全部Claude 技能
328 个条目,元数据核验于 2026 年 10 月 17 日 – 2026 年 11 月 3 日
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alirezarezvani79mukul97563K-Dense-AI43phuryn41addyosmani25Yuan1z082523anthropics12vercel-labs9kepano6alchaincyf2mattpocock20xS4N4TG1AirsupHQ1artouc1assafkip1cloudflare1cursor1debpalash1DietrichGebert1EL4CTEO1FeedHive1Fission-AI1footalytics1Garinmckayl1garrytan1GhostPawJS1Graphify-Labs1heydamir1Jakeschincariol1juliobsz1lemomo-ai1Leonxlnx1tt-a1i1wheresryan221社区条目优先 · Anthropic 官方条目靠后,所选排序在各组内生效。
PonytailDietrichGebert/ponytail 中的 Ponytail 技能(MIT):一种“懒惰资深工程师”编码模式,让 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体只交付最小的完整改动。提供 lite、full、ultra 三档,以及 /ponytail-review 与 /ponytail-audit。不是发型教程。- 13c-metabolic-flux根据碳十三示踪测量估计代谢通量,将原子映射和模拟结果用于约束拟合与不确定性检查。静态高风险,请先审阅来源
- analytical-method-validation依据方法要求组织分析程序验证与转移,形成对应框架的计划、检查和文件。
- bgpt-paper-search按主题或 DOI 检索 BGPT,整理论文证据、局限和出处,用于科学调查。静态高风险,请先审阅来源
- bulk-rnaseq将 bulk RNA-seq 读段或定量结果整理为基因差异分析输入,检查重复、链特异性与预处理假设。静态高风险,请先审阅来源
- cellprofiler根据图像与通道清单建立可复现的 CellProfiler 流程,输出分割、计数和荧光测量并检查批处理。静态高风险,请先审阅来源
- clinical-reports根据合成或去标识材料组织临床与研究报告草稿,加入确定性检查,不代作独立临床决定。静态高风险,请先审阅来源
- database-lookup通过有文档的公开接口检索数据库事实,保留筛选、分页和来源信息以便核查。静态高风险,请先审阅来源
- dnanexus-integration利用 DNAnexus 命令行和工作流工具封装基因组任务,整理输入、执行定义与可复现运行出处。静态高风险,请先审阅来源
- fluidsim在明确数值与资源限制下规划检查 FluidSim 模拟,支持受控重启和计算流体结果分析。静态高风险,请先审阅来源
- generate-image通过 OpenRouter 图像接口创作或修改位图,将视觉需求转为模型请求和生成素材。静态高风险,请先审阅来源
- genomic-coordinates跨坐标约定检查基因组区间与变异表示,在后续比较前识别组装版本和染色体命名不一致。静态高风险,请先审阅来源
- hypogenic规划 HypoGeniC 或 HypoRefine 假设生成实验,整理标注数据、配置和假设库评估。静态高风险,请先审阅来源
- lab-hardware-cad将实验室硬件要求转为参数化 build123d 模型,导出 STEP、STL 和 DXF 等制造文件。静态高风险,请先审阅来源
- latex-posters将研究内容与图表编排为 LaTeX 会议海报,采用支持的海报类并检查多栏展示要求。静态高风险,请先审阅来源
- markdown-mermaid-writing根据流程或关系信息编写科学文档与 Mermaid 图,为技术交流提供可编辑文本源。
- markitdown使用 MarkItDown 将支持的文档与选定网页转换为 Markdown,为搜索、分析或检索摄取准备文本。静态高风险,请先审阅来源
- matlab开发和审阅 MATLAB 或 Octave 数值流程,处理数组、时序数据、图形及明确的 Python 互操作。静态高风险,请先审阅来源
- molecular-dynamics使用 OpenMM 与 MDAnalysis 配置分子模拟并分析轨迹,将体系准备关联到能量与正式运行检查。静态高风险,请先审阅来源
- nmrglue将校准后的一维 NMR 信号处理为相位校正谱、候选峰与积分区间,并保留坐标和校准假设。静态高风险,请先审阅来源
- omero-integration通过有文档的客户端处理 OMERO 显微数据与标注,组织图像读取、区域信息和自动化任务。静态高风险,请先审阅来源
- ontology-term-resolution将科学标签映射到本体标识并检查已有 CURIE,利用公开查询服务消除命名与前缀歧义。静态高风险,请先审阅来源
- opentrons-integration为支持的 Opentrons 机器人编写和模拟移液流程,在实机使用前检查耗材、台面配置与 API 兼容性。
- pacsomatic为 nf-core/pacsomatic 准备肿瘤配对正常 PacBio HiFi 输入,生成样本表与固定版本 Nextflow 启动材料。静态高风险,请先审阅来源
- paperclip利用 Paperclip 命令行或 SDK 检索生物医学与监管资料,保留摘录和文档来源供证据审阅。静态高风险,请先审阅来源
- parallel-web利用 Parallel 搜索与提取工具收集当前网页证据,支持结构化补充信息和持续关注的研究问题。静态高风险,请先审阅来源
- pathogen-variant-surveillance查询公开病原序列监测数据,描述谱系占比与报告延迟,并保留描述性基因组观察的局限。
- pi-agent配置与扩展 Pi 终端编码工具,将模型供应商和本地设置关联到可复用技能与扩展。静态高风险,请先审阅来源
- polars-bio在 Polars 中进行基因组区间操作并管理常见序列格式,支持可复现的重叠、覆盖及最近特征分析。静态高风险,请先审阅来源
- pptx-posters根据批准的本地文字与素材制作可编辑 PowerPoint 科研海报,检查版式并保持无宏交付。静态高风险,请先审阅来源
- protocolsio-integration按有文档的接口读取导出 protocols.io 记录,将有限读取与需另行决定执行的修改方案分开。静态高风险,请先审阅来源
- pybamm利用 PyBaMM 模拟电池实验并比较预测电压曲线,记录参数并检查求解器和网格敏感性。静态高风险,请先审阅来源
- pyhealth使用 PyHealth 建立临床机器学习流程,将数据加载与预测任务关联到泄漏和任务假设检查。
- pymatgen用 pymatgen 分析材料结构,支持格式转换、对称性检查与衍生计算,并保留源数据假设。静态高风险,请先审阅来源
- pytdc通过 PyTDC 使用 Therapeutics Data Commons 数据与基准,组织任务划分、评估器和有限分子评分。静态高风险,请先审阅来源
- qiskit利用 Qiskit 开发量子线路并准备模拟或运行时执行,检查目标限制、转译和支持的原语。静态高风险,请先审阅来源
- scholar-evaluation按可追溯证据与明确量规审阅学术工作,形成发展性反馈,并区分质量讨论和重大影响排名。静态高风险,请先审阅来源
- scientific-visualization用标准绘图库根据数据制作科研图,检查不确定性、缺失值和适合发表的无障碍视觉表达。静态高风险,请先审阅来源
- scikit-survival用 scikit-survival 建立删失与竞争风险生存分析,将预处理和模型选择关联到防泄漏评估。静态高风险,请先审阅来源
- shap利用 SHAP 解释模型预测,选择适当解释器并对照数据与输出结构检查特征归因。静态高风险,请先审阅来源
- tamarind通过 Tamarind 使用托管分子设计与结构生物工具,将研究任务转为远程 API 或 MCP 作业。静态高风险,请先审阅来源
- treatment-plans将已有且经临床人员批准的治疗决定排成结构化文档,检查本地文件,不独立提出诊断或治疗建议。静态高风险,请先审阅来源
- uncertainty-and-units在科学计算中跟踪单位并传播测量不确定性,输出量纲检查结果与明确的不确定性预算。静态高风险,请先审阅来源
- waypoint-bio支持使用 Waypoint 微生物组基础模型及相关数据进行研究,按文档基准组织检查点使用与评估。静态高风险,请先审阅来源
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Blender MCP 服务与技能推荐:官方与社区对比Blender MCP 通过 Model Context Protocol(模型上下文协议)把 AI 客户端连接到正在运行的 Blender,让模型读取场景并通过 Blender 的 Python API 执行代码。Blender Agent Skills
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技能目录与结构常见问题
6 个问题 · 目录是什么、文件夹怎么排、如何提交
什么是 Claude 技能目录?
Claude 技能目录是可浏览的可复用指令目录,面向 Claude 和其他智能体,并链接到原始来源。AgentSkillsDir 是独立、附来源的目录,帮助你查找 Claude 和 Codex 技能,并另设 MCP 服务与智能体分类。本站不是 Anthropic 官方文档,也不是托管运行时。
Claude / 智能体技能目录通常是什么结构?
按常见 Agent Skills 约定,每个技能有独立文件夹,内含 SKILL.md;可选的 scripts/、references/ 和 assets/ 分别保存配套代码、文档与模板。这是常见布局,并非所有收录项目都必须采用;以各仓库的结构和客户端文档为准。
AgentSkillsDir 与 claude.com 文档 / skillmd 有什么不同?
AgentSkillsDir 提供来源链接和独立编辑摘要,帮助你发现资源。本站独立于 Anthropic 的 Claude 官方文档,也与 skillmd 等其他目录分开运营。Claude 产品行为以官方文档为准;配置、兼容性与许可条款以发布者仓库为准。收录不代表安全认证或安装成功。
如何从这里查找适合的 Claude 技能或 MCP 服务?
先确定任务与客户端,再比较附来源的条目。若需要针对任务的精选清单,可查看下方的视频技能、Codex 技能或 Cursor MCP 指南。请核对候选项目的依赖条件与来源条款;收录不保证能在你的环境中运行。
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打开提交页面,提供公开仓库或项目网址,等待人工审核。提交不会自动发布,也不保证收录。如果在线入口暂不可用,可将公开链接发至 submit@agentskillsdir.com。
什么是 SKILL.md 文件?
SKILL.md 是 Agent Skills 文件夹中的指令文件。标准格式以 YAML 头信息记录名称和描述,后接说明任务的 Markdown 指令。启用前请阅读该文件和配套脚本;指令文件不代表工作流经过审计或实测。



