Agent Skills 目录：值得安装的 Claude 技能
364 个经过来源核对的 Claude 技能、MCP 服务、插件和智能体，每个都固定到一个公开提交。
- 364 个条目
- 59 个发布者
- 核验于 2026 年 10 月 17 日 – 2026 年 11 月 3 日
目录精选
排序方法社区条目优先，Anthropic 官方条目靠后；各组按固定上游提交日期排序。
社区条目优先，各组按本站工作流程指南的引用次数排序。
社区条目优先；固定版本 README 记载了单行配置命令。
编辑精选
精选条目
从这些精选开始，核对来源，再选择适合你的工具。
GhostPaw Codex
GhostPawJS
把 AI 智能体的本地记忆保存在一个 SQLite 文件中。
gstack
garrytan
Garry Tan 的 Claude Code 技能集，按角色提供计划、设计、工程评审、测试、发布和文档工具。
Filesystem
modelcontextprotocol
通过使用 Node.js 构建的 MCP 服务提供文件系统操作。
PhotoCraft
storytold
提供分层图像编辑，包括 Photoshop 文档处理和图像调整工具。
Superpowers
obra
面向编程智能体的技能与工作流插件：先头脑风暴、写计划、测试先行，再审查结果。
OpenAI Agents SDK
openai
提供支持多个模型供应商的 Python 智能体工作流框架。
新入目录
本周趋势
本周新收录的技能与工具，值得翻一翻。
编辑精选 · 按本批收录顺序排列，非实时涨星榜。
- Skills for Real Engineers可组合的工程技能，用于需求澄清、测试驱动开发、架构评审和拆分任务。
- Cloudflare Security AuditCloudflare 的防御性审计流程，通过侦察、独立验证和附来源报告来检查代码库。
- ECC由技能、规则、钩子和记忆组成的编程智能体工具集，为 Claude Code 等受支持客户端提供引导式配置。
- Spec KitGitHub 的规格驱动开发工具包，通过编程智能体集成来组织需求、计划与实现。
- XERJ面向代码、文档和日志的本地优先搜索，结合词法与向量检索，通过 MCP 提供给编程智能体。
- Paperclip自托管的智能体团队控制台，管理角色、预算、共享任务与运行时适配器。
- DeerFlow字节跳动的自托管智能体框架，结合沙箱工具、记忆、技能和子智能体来执行长程任务。
- OpenSpec轻量规格流程，在实现前对齐拟议变更、设计和任务。
- Lemo-Opuscar由代码驱动的短片工具箱，包含 59 种文档化风格、创作指南和渲染工具，配合编程智能体制作短片。
- MCP for Blender社区 MCP 桥接，通过本地插件让大模型检查和修改 Blender 场景、物体与材质。
全部条目
364 个条目，元数据核验于 2026 年 10 月 17 日 – 2026 年 11 月 3 日
用途
效率117开发78安全分析69科学研究65威胁检测18事件响应与取证17创意工具16云与基础设施安全12应用与供应链安全10集成4身份与邮件安全3工控安全3数据 / 电商0Healthcare0Medical vocabularies0发布者
K-Dense-AI40Yuan1z082522alirezarezvani30xS4N4TG06reams0addyosmani0affaan-m0ahujasid0AirsupHQ0alchaincyf0anthropics0artouc0assafkip0bytedance0ChromeDevTools0cloudflare0cursor0debpalash0DietrichGebert0EL4CTEO0FeedHive0Fission-AI0footalytics0Garinmckayl0garrytan0GhostPawJS0github0GLips0Graphicle-AI0Graphify-Labs0heydamir0Jakeschincariol0juliobsz0kanaworksai-hue0kepano0lemomo-ai0Leonxlnx0mattpocock0microsoft0modelcontextprotocol0mukul9750obra0OMOPHub0openai0Pangolin-spg0paperclipai0phuryn0RayenMlayeh0reason-machines0Saivion0storytold0theCosmicCrafter0thedotmack0tt-a1i0upstash0vercel-labs0wheresryan220xerj-org0ZSeven-W0社区条目优先 · Anthropic 官方条目靠后，所选排序在各组内生效。
- nature-academic-search技能建立科学文献检索并核查引用证据，将主题、检索词与来源记录关联到可追溯研究结果。静态高风险，请先审阅来源
- nature-citation技能在要求的期刊范围内查找支持论文主张的文献，输出主张来源映射与文献管理导出。
- nature-data技能起草检查论文数据可用性声明与仓储计划，将实际访问路径对应到元数据和引用要求。
- nature-downloader技能通过合法机构或公开渠道获取学术全文，记录访问出处和补充材料可得性。静态高风险，请先审阅来源
- nature-experiment-log技能将实验笔记与图像整理为含元数据的研究日志，支持按来源配置导出到笔记系统。
- nature-figure技能使用 Python 或 R 制作审查论文图，交付关联数据来源的图表及符合投稿情境的导出。
- nature-literature-pipeline技能组织从多源检索、评分到精读的文献发现流程，形成规范研究材料并保留归档记录。
- nature-paper-card技能为单篇论文建立结构化阅读卡，将方法和实验关联到结论、局限与后续研究方向。静态高风险，请先审阅来源
- nature-paper-to-patent技能将研究证据与发明人材料整理为中文专利草稿材料，区分已有事实与拟议权利要求表达。静态高风险，请先审阅来源
- nature-paper-trans技能将选定页面或整篇英文论文翻译为中文阅读 PDF，尽量保留原页面布局和图表。静态高风险，请先审阅来源
- nature-paper-xray技能根据方法与证据还原论文推理，解释作者如何得到结果，而不是复述摘要。
- nature-paper2ppt技能根据论文与阅读笔记制作学术汇报，组织来源图、中文幻灯片文字和演讲备注。
- nature-polishing技能在保留事实主张的前提下改善学术文字清晰度与术语，支持范围内翻译和论文排版调整。
- nature-reader技能制作含来源关联文字与视觉材料的中英对照论文阅读件，支持要求范围内的精读。
- nature-ref-verifier技能跨多个来源核查参考文献元数据，以结构化记录报告作者、标题、日期和 DOI 冲突。静态高风险，请先审阅来源
- nature-response技能根据审稿意见与修改内容起草审核回复，将每项答复关联到论文证据。
- nature-reviewer技能对论文进行有证据的模拟同行评审，区分主要有效性问题与较小表达展示问题。
- nature-shared技能为 Nature 技能集合提供共享参考资料，支持已安装流程，不作为独立研究任务入口。
- nature-social-science技能将社会科学与哲学研究问题发展为可论证方案，组织论证、证据路径与学术审阅边界。
- nature-statistics技能检查论文统计报告中的实验单位、重复与不确定性，使结论可与已记录分析对照。
- nature-writing技能根据作者提供的证据组织科学论文，将章节与主张形成用于首次投稿的论证。
- researchwrite技能依据支持证据起草修改研究方案，将研究问题与拟用方法组织为连贯计划。
- 13c-metabolic-flux技能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技能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技能按主题或 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技能将 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技能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技能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技能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技能利用 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技能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
- genomic-coordinates技能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技能规划 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技能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技能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技能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。
- matlab技能开发和审阅 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技能使用 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技能将校准后的一维 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技能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技能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技能为支持的 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技能为 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技能利用 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技能利用 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技能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。
- polars-bio技能在 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技能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技能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技能利用 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技能使用 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技能用 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技能通过 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技能利用 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技能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技能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技能用 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技能利用 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技能通过 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技能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技能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技能支持使用 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
- clinical-research技能通过整理终点选择与规划假设辅助前瞻性临床研究设计，供方案提交专业审查前使用。静态高风险，请先审阅来源
- deep-research技能跨多个来源调查研究问题，比较结论与出处，形成可追溯且明确不确定性的综合分析。
- statistical-analyst技能结合假设检验、效应量和样本量分析实验结果，区分统计证据与实际决策。
按工作流程选择
针对单一任务比较候选资源的简短指南，并附参考文档。
其中多数比较 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务，例如适用于 Claude Code、Codex 或 Blender 的服务。
Claude Code MCP 服务推荐Model Context Protocol（模型上下文协议）服务为 Claude Code 提供额外工具。earshotReason NetworkGraphicleAudio Studio MCPjevcrawlFilesystemGit
Claude MCP 服务推荐与添加方法简短回答：在 Claude 桌面版中，按眼前任务只添加一个 MCP 服务——处理指定文件夹用 Filesystem，跨对话保留上下文用 Memory，读取网页用 Fetch。FetchFilesystemMemory
Codex MCP 服务推荐Codex 可以连接 Model Context Protocol（模型上下文协议）服务来获得额外工具。Reason NetworkGraphicleFilesystemGitMemory
ArtCraft 创意应用比较关联来源的图像编辑与文档应用枢纽。ArtCraftPhotoCraftWordCraft
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
逆向 MCP 工具推荐：Ghidra、IDA MCP 服务对比逆向 MCP 服务通过 Model Context Protocol（模型上下文协议）让智能体调用 Ghidra、IDA Pro、radare2、JADX 等分析工具，并附证据说明分析结果。GhidraMCPida-pro-mcpradare2-mcpreverse-engineering-assistant (ReVa)jadx-ai-mcp
Harness²（harness2）与 OpenCode、Codex CLI 对比Harness²（harness2）是 Google Research 的开源研究框架，在模型权重不变的前提下优化智能体外围的 harness。
安装 Claude Code 技能：文件夹、插件与 CLI安装 Claude Code 技能可选三种方式：复制完整技能文件夹、从插件市场安装，或用 npx skills add 指定 Claude Code。frontend-designpdfvercel-react-best-practices
Cursor MCP 服务推荐：文件、Git 与记忆根据缺少的能力选择 Cursor MCP 服务：文件访问、仓库历史、网页读取或持久上下文。FetchFilesystemGitMemory
Claude Code 安全：审计与加固技能Claude Code 安全审查从获得授权的范围和明确问题开始。Cloudflare Security Auditsecurity-and-hardening
Codex 技能推荐（2026）Codex 可以使用智能体技能，即包含 SKILL.Skills for Real EngineersgstackTaste SkillawwwardsAI Slop DetectorGhostPaw Codexhuashu-motionLemo-OpuscarMachine SkillanatomyBlender Agent Skills
Claude 视频技能推荐：剪辑与制作按要交付的视频类型选择 Claude 技能。huashu-motionpapercut-explainerLemo-OpuscarMachine Skill
安装前的常见问题
收录的条目可以放心安装吗？
不能默认放心。收录 ≠ 审计。每个条目都固定到公开提交，方便你准确查看将安装的内容。启用前请阅读 SKILL.md 或 README，检查随附脚本，并限制工具和文件访问权限。
Claude 技能是什么？
一个包含 SKILL.md 的文件夹，告诉智能体如何完成某项任务，有时附带脚本或参考文件。Claude Code 从 ~/.claude/skills 或项目内的 .claude/skills 加载技能。
技能与 MCP 服务有什么区别？
技能描述工作流程；MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务是向兼容的 AI 客户端提供工具或数据的程序。一个项目可能同时提供两者，但应分别检查权限和配置。
列表如何排序？
默认按每个条目固定版本的上游提交日期排序，最新的在前；也可以按指南推荐次数或名称排序。我们没有星标、下载量或安装量数据，因此从不显示。 排序方法
这些资源获得官方背书了吗？
没有。AgentSkillsDir 是 Orbitlane Labs 独立运营的目录，与收录的任何发布者均无隶属关系。来源链接和固定版本便于你核查，不代表认证。
如何推荐资源？
通过提交表单分享公开项目链接，或发送邮件至 submit@agentskillsdir.com。收录免费，但不保证一定收录。 提交
先装哪些 Claude 技能和 MCP 服务比较好？
没有通用的“最佳”清单，按你要完成的任务来选。AgentSkillsDir 收录经过来源核对的 Claude 技能和 MCP 服务，每个条目都固定到一个公开提交，并按该提交日期排序。我们的工作流指南会针对单一任务对比候选：在 Claude Code 中，Filesystem 和 Git 这两个 MCP 服务是常见的起点。安装前请先阅读条目的 SKILL.md 或 README。
如何从 GitHub 安装 Claude 技能？
技能就是一个包含 SKILL.md 的文件夹。把该文件夹从仓库复制到 ~/.claude/skills/ 可在所有项目中使用，复制到某个项目的 .claude/skills/ 则只在该项目中使用。Claude Code 会从这些位置加载技能。AgentSkillsDir 的每个条目都链接到固定提交，并提供可复制的安装片段。
如何给 Claude Code 添加 MCP 服务？
运行 claude mcp add，加上名称和该服务的启动命令，例如：claude mcp add fetch -- uvx mcp-server-fetch。然后运行 claude mcp list 确认已注册。若使用 Claude Desktop，请在 claude_desktop_config.json 的 mcpServers 中添加该服务并重启应用。启动命令以服务自己的 README 为准。
SKILL.md 里写什么？技能文件夹是什么结构？
SKILL.md 以 YAML 头信息开头，写明技能名称（name）和适用场景描述（description），后面是给智能体的 Markdown 说明。文件夹里还可以放说明中引用的脚本、参考文档或模板。文件夹名与 name 字段应保持一致；启用前请检查随附的脚本。
AgentSkillsDir 是技能市场吗？可以提交我的 MCP 服务吗？
AgentSkillsDir 是免费、独立的目录，不是商店：这里不出售任何东西，每个条目都链接到公开源码仓库。你可以通过提交页面，或发邮件至 submit@agentskillsdir.com，提交 Claude 技能、MCP 服务、插件或智能体的公开 GitHub 链接。提交内容经审核后才会收录，且不保证一定收录。 提交