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
发布者
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。
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- ab-test-analysis通过样本量与不确定性检查解读 A/B 实验结果，形成有依据的发布、延长或停止建议。
- ansoff-matrix按现有与新产品、市场划分增长选择，明确各项安索夫战略背后的假设。
- beachhead-segment按痛点、购买能力与可获得份额比较上线分群，选择需要验证的聚焦首发市场。
- brainstorm-okrs将公司优先事项转为团队目标与可测关键结果，支持聚焦的季度目标讨论。
- business-model通过商业模式画布九个部分描述企业创造与获取价值的方法，揭示后续需要验证的依赖。
- code-review检查实现边界中的可执行正确性缺陷，将每条发现从约定契约追踪到违反约定的代码。
- cohort-analysis将参与和留存数据组织为群组，比较分群趋势，揭示总体产品指标掩盖的差异。
- create-prd根据产品背景编制精简需求文档，将目标、用户、价值和方案决定整理为可审阅材料。
- draft-nda根据当事方、信息类型与司法辖区组织保密协议草稿，标出使用前需合格法律人员审查的条款。
- dummy-dataset根据字段与约束生成合成数据集，输出 CSV、JSON 或 SQL 等格式的测试数据。
- grammar-check检查提供文字的语法、逻辑与衔接，提出局部修正并保留作者表达和论证意图。
- growth-loops围绕产品用户行为探索循环增长机制，比较候选循环及其持续运转所需条件。
- intended-vs-implemented对比系统预期行为与实际实现，建立明确预期模型，发现通用扫描器可能遗漏的差距。
- interview-script围绕客户任务与实际经历编制访谈提纲，避免诱导提问和过早推销产品。
- job-stories将客户情境与动机转为工作故事，补充预期结果与验收条件，用于产品待办讨论。
- metrics-dashboard规划含明确数据来源与告警规则的产品指标看板，将每个指标关联到运行或产品问题。
- monetization-strategy为产品与受众提出变现选项，为每个收入模式配套适配假设、风险和验证实验。
- north-star-metric定义产品北极星指标及支持性输入，检查指标是否反映用户获得的价值。
- outcome-roadmap围绕预期结果改写功能交付路线图，将拟议事项关联到用户和业务变化。
- pre-mortem通过事前复盘质询需求文档或上线计划，分类潜在失败并识别可能阻碍发布的风险。
- pricing-strategy检查价格模式、竞品与支付意愿证据，形成保留不确定假设的定价设计。
- prioritization-frameworks比较优先级框架及所需输入，帮助团队选择适合决策的方法，而不是采用通用分数。
- product-strategy围绕目标分群、价值、能力与权衡组织产品战略，将愿景关联到实现所需选择。
- release-notes将工单与变更记录转为面向用户的发布说明，按类型组织具体变化并解释影响。
- retro根据团队观察组织冲刺复盘，形成有负责人和跟进行动的优先改进事项。
- review-resume根据目标岗位检查产品经理简历，改进证据、结构与相关性，不虚构经历。
- sentiment-analysis分析反馈中的情绪与客户任务模式，按不同用户群整理满意度证据。
- shipping-artifacts汇集审阅 AI 构建应用所需的持久文档，在发布前覆盖架构、权限与运行证据。
- sprint-plan根据容量、候选故事与依赖制定冲刺计划，在团队承诺范围前明确交付风险。
- sql-queries根据问题与提供的结构信息编写 SQL，面向支持的仓库方言，并明确查询假设。
- stakeholder-map按影响力与关注度梳理利益相关方，制定有针对性的沟通方法与信息通知计划。
- startup-canvas在创业画布中结合产品战略与商业模式问题，区分战略选择和收支假设。
- strategy-red-team检验产品战略关键假设，在投入交付前排序可能失败模式与低成本验证检查。
- summarize-interview将客户访谈汇总为任务、满意度证据和后续行动的结构化记录，用于产品探索。
- summarize-meeting将会议逐字记录整理为含决定和分配行动的结构化笔记，保留后续跟进所需背景。
- test-scenarios根据用户故事推导测试场景，记录起始条件、角色、操作和预期结果，用于系统质量审阅。
- user-segmentation依据行为、需求和反馈证据分组用户，形成可执行分群，而不是将所有受众视为一个画像。
- user-stories编写含验收条件与设计背景的待办故事，运用故事质量约定，使工作可讨论、可测试。
- value-prop-statements将已有价值主张转为营销和引导文案，针对具体受众决策调整表达。
- value-proposition通过比较用户处境、期望变化与备选方案形成详细客户价值主张，再塑造产品表达。
- wwas以目的、变更和验收条件组织待办项，将产品意图关联到可独立测试的工作单元。
- 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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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。
如何提交技能或 MCP 服务？
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。
