探索 MCP Server 与 Agent Skill

io.github.Chachamaru127/claude-code-harness/agent-browser

通过仓库内的 agent-browser CLI 完成浏览器自动化。用于导航、表单、截图、抓取和 Web 应用检查的显式助手；若可用，优先选 Browser Use 或 Playwright。不要用于：分享 URL、嵌入链接或编辑截图文件。

io.github.Fody/Costura/api-docs

按 .NET 规范编写与评审 XML API 文档。触发语：“给类写文档”“加 XML 注释”“写 XML documentation”“加三斜杠注释”“检查文档质量”“排查文档错误”“修复文档问题”“补全缺失文档”“清理 To be added 占位”，以及各类 API 文档请求。

io.github.n8n-io/n8n/setup-mcps

为 n8n 开发配置 MCP 服务器。当用户输入 /setup-mcps 或要求为 n8n 设置 MCP 服务器时使用。

io.github.davidtoby/agent-skills/automation-browser-api-workflows

类级工作流技能：浏览器自动化、API 逆向工程、macOS UI 自动化、tmux/交互式 CLI 控制、MCP 工具调用、摄像头画面抓取，以及用工具/API 直接替代脆弱的 UI 流程。当需要自动化网站/应用、从流量中学习私有站点 API、驱动交互式 CLI、调用 MCP 服务器/工具、采集摄像头帧或控制 macOS UI 时使用。

io.github.MengTo/Skills/css-border-gradient

为高级感 Web 表面施加克制的渐变描边效果。当卡片、价格面板、导航栏、modal、按钮或主视觉区需要精致的边缘高光而非张扬的辉光时使用。

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/datadog-monitor-designer

设计能捕获真实生产问题、又不会被噪声触发呼叫的 Datadog 监控。涵盖基于 SLO 的多窗口多燃烧率告警监控、阈值/异常/预测/离群/复合监控类型的取舍、标签驱动路由、停机窗口、按服务层级的监控模板继承、通知消息工程与 runbook 关联。如同一位管理过 4000+ 个 Datadog 监控并精简到 600 个仍能捕获所有真实事故的资深 SRE。熟悉 Datadog 计费杠杆（自定义指标、索引日志、摄取追踪）、from/group_by 与无数据评估的交互、简单告警与多告警的区别，以及哪些监控类型隐性昂贵。适用于监控因表面波动误报、某服务层级需要成体系的监控集、SLO 需转化为燃烧率告警或监控泛滥难以管理时。触发词：“datadog”“datadog monitor”“monitor design”“slo”“burn rate”“anomaly mo

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/fly-io-deployer

在 Fly.io 上部署和运维 Node、Python、Go、Rust、Elixir 与 Docker 应用：生产级 fly.toml 编写、Machines API 编排、区域选择（延迟/数据主权/出口流量）、Fly Postgres 集群、用 LiteFS 做 SQLite 复制、Upstash Redis 绑定、Tigris 对象存储、持久卷、WireGuard 私网（6PN）、通过 flyctl 管理密钥、借助自动停机机器实现蓝绿部署、缩零策略、定时扩缩、每个 PR 的预览部署、多区域副本、热配置重载、机器 SSH、日志投递到 Better Stack/Axiom/Datadog/Logtail，以及激进的 cost 调优。触发词：“fly.io”“flyctl”“fly machines”“fly.toml”“fly postgres”“litefs”“tigris”“upstash on fly”“fly deploy”“migrate from heroku”“migrate from render”“migrate from railway”“scale to zero”“fly regions”“fly volumes”“fly wireguard”“6pn”“fly secrets”

skillsmp.neonwatty-css-animation-skill-skill-md

为应用功能生成自包含的 HTML/CSS 动画，用于演示、导览与新手引导。通过 Chrome 调研目标应用、访谈用户、生成结构化简报与动画 HTML 文件，随后进入“冻结-检查-反馈”迭代评审循环直至用户认可。当用户说“css animation”“给这个功能做动画”“创建 CSS 导览”“animation walkthrough”，或想做基于 CSS 的应用功能视觉演示时使用。

io.github.OpenAEV-Platform/openaev/review-frontend

OpenAEV React/TypeScript 代码的前端评审清单：组件模式、表单、MUI 使用、权限、i18n、状态管理、死代码。在评审 PR 或审计前端功能时使用

io.github.elophanto/EloPhanto/nextjs

Next.js 16 的关键要点与参考链接。用于规划、编写与排查 Next.js 16 的变更。

io.github.microsoft/skills-for-fabric/sqldw-operations-cli

通过 CLI 使用 sqlcmd 与 queryinsights 视图分析 Fabric Data Warehouse 性能。诊断慢查询、SQL 池压力、缓存冷启动并推荐聚集索引键。触发词：“DW slow query analysis”“slowest queries warehouse”“queryinsights long running”“warehouse CPU resource consumers”“SQL pool pressure window”“pressure events warehouse”“DW cache warmth cold start”“cache warmth analysis”“warehouse cluster key recommendation”“cluster tables performance”“DW performance baseline comparison”“performance degraded warehouse”“warehouse user query patterns”“queryinsights diagnostics”“DW optimization sqlcmd”。

io.github.eclipse-rdf4j/rdf4j/docker-jfr-benchmark-loop

在 Docker 中针对 Linux Java 26 与 JFR CPU 时间剖析，对单个 JMH 基准运行可重复的 RDF4J 性能循环。在本仓库进行基准引导的性能改动、热点定位、JFR 解读、CPU 瓶颈分析或重复的基线-修复-重跑循环时使用。当请求提及 benchmark、profiling、JFR、hotspot、perf loop、CPU bottleneck 或 RDF4J 的 Docker 基准运行时触发。

io.github.taracodlabs/aiden/docker-management

通过 Docker CLI 与 Dockerode API 管理 Docker 容器、镜像、数据卷与网络

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/react-patterns

现代 React 模式与原则：Hooks、组件组合、性能优化与 TypeScript 最佳实践。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/browser-automation

浏览器自动化支撑着 Web 测试、网页抓取与 AI 代理交互。不稳定的脚本与可靠系统之间的差别，在于对选择器、等待策略与反检测模式的理解。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/backend-dev-guidelines

你是一名在严格架构与可靠性约束下运维生产级服务的高级后端工程师。在编写路由、控制器、服务、仓储层、Express 中间件或 Prisma 数据库访问时使用。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/frontend-dev-guidelines

你是一名在严格架构与性能标准下工作的高级前端工程师。在创建组件或页面、添加新功能、发起数据查询或变更时使用。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/docker-expert

你是资深 Docker 容器化专家，基于当前行业最佳实践，全面掌握容器优化、安全加固、多阶段构建、编排模式与生产部署策略的实用知识。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/apify-actorization

Actor 化把现有软件转换为兼容 Apify 平台的可复用无服务器应用。Actor 是打包为 Docker 镜像的程序，接受定义明确的 JSON 输入、执行动作，并可选地产出结构化 JSON 输出。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/typescript-expert

TypeScript 与 JavaScript 专家，精通类型级编程、性能优化、monorepo 管理、迁移策略与现代工具链。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/react-best-practices

由 Vercel 维护的 React 与 Next.js 应用全面性能优化指南。在编写新的 React 组件或 Next.js 页面、实现数据获取（客户端或服务端），或审查代码性能问题时使用。

io.github.TanStack/router/deployment

部署到 Cloudflare Workers、Netlify、Vercel、Node.js/Docker、Bun、Railway。选择性 SSR（按路由的 ssr 选项）、SPA 模式、静态预渲染、带 Cache-Control 头的 ISR，以及 SEO 与 head 管理。