设计方案散弹枪（gstack）
SkillSkillsMP
io.github.garrytan/gstack/design-shotgun
设计散弹：批量生成多个 AI 设计变体，打开对比看板，收集结构化反馈并迭代。（gstack）
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“Felo AI” 共 1,139 个结果
io.github.garrytan/gstack/design-shotgun
设计散弹：批量生成多个 AI 设计变体，打开对比看板，收集结构化反馈并迭代。（gstack）
io.github.garrytan/gstack/design-review
以设计师视角做 QA：发现视觉不一致、间距问题、层次问题、AI 味十足的低质样式和迟缓交互——然后修掉它们。（gstack）
skillsmp.ruvnet-ruflo-skill-md
Ruflo 是面向 AI 编码 agent（Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Gemini、Amp 及另外 12 家）的多 agent 编排平台。当用户希望：(1)在项目中安装/初始化 ruflo；(2)运行采用分层协同的多 agent swarm；(3)使用 ruflo 的 314+ MCP 工具处理记忆、路由、钩子、sub-agent 或工作流；(4)查看 ruflo 状态/版本/doctor 健康检查；(5)为任务挑选合适的 ruflo 插件（共 30+）时使用本 skill。
io.github.anthropics/skills/claude-api
Claude API / Anthropic SDK 参考——模型 id、定价、参数、流式输出、工具调用、MCP、agent、缓存、token 计数、模型迁移。触发条件：提示中出现任何 Claude/Anthropic 相关名称（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku 等）；用户询问 LLM 相关问题（定价/选型/限额/缓存）时不要凭记忆回答；或任务属于 LLM 类且未指明供应商。仅当明确针对其他供应商（OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama）时跳过。
io.github.n8n-io/n8n/create-agent-builder-eval
Authors and calibrates Instance AI evaluations that build standalone n8n Agents through Agent Builder. Use when a change under packages/cli/src/modules/agents affects build-agent routing, Agent setup, model or credential selection, tools, MCP servers, integrations, skills, tasks, testing, or user-facing build responses. Requires LangTracer access before authoring so each finished case can be published.
io.github.microsoft/vscode/policy-and-managed-settings
在新增、修改或评审任何 Copilot、agent、LLM、AI、工具、权限、沙箱、MCP、模型、遥测、功能门禁、设置、配置或企业级管控时使用——尤其是组织或管理员可能需要管理的内容。从这里开始判断它应落在运行时管理设置、类型化 SDK 契约、VS Code configuration policy、扩展策略，还是拆分的实现中。每个新的 Copilot/agent/LLM 管控项，以及任何新增 policy: 字段的改动都要执行。
io.github.affaan-m/ECC/eval-harness
面向 Claude Code 会话的正式评估框架，落实评估驱动开发（EDD）原则。当 Claude Code 工作流在获得信任或被修改前需要正式评估时使用。
io.github.affaan-m/ECC/inherit-legacy-style
遗留项目风格继承 skill。当用户输入 /inherit-legacy-style，或需要让 AI 编码代理接手手写遗留项目并防止“风格漂移”（模型把自身预训练的主流惯用法强加给项目）时使用。与语言和框架无关——只对齐元架构，不改语法。一旦运行，它就成为后续所有编码任务的行为约束。不要用于纯研究或与代码风格对齐无关的一次性提问。
io.github.affaan-m/ECC/design-system
用于生成或审计设计系统、检查视觉一致性，并审查涉及样式的 PR。在生成或审计设计系统、检查视觉一致性，或审查样式相关 PR 时使用。
io.github.garrytan/gstack/open-gstack-browser
启动 GStack Browser——内置侧边栏扩展、可由 AI 控制的 Chromium。
io.github.google/skills/google-ads-api-mcp-setup
引导开发者下载、配置并安装官方开源的 Google Ads MCP 服务器。当用户想把其 AI 助手（如 Gemini、Claude Code 或 Cursor）连接到 Google Ads 账户，以自然语言查询广告系列或获取报告指标时使用。
io.github.grafana/grafana/frontend-testing-strategy
按本仓库约定为 Grafana 前端代码（React/TypeScript，任意包或功能域）编写单元与 E2E 测试。新增、补齐或审查前端测试时使用；测试仅断言“渲染成功/已定义”、AI 生成测试质量存疑、或前端测试不稳定时同样适用。涉及可视化面板与 grafana-ui 可视化组件时，另需加载 panel-testing-strategy skill。
io.github.sickn33/agentic-awesome-skills/gpu-kubernetes-operations
Operate GPU-backed Kubernetes clusters for AI inference and training with scheduling, autoscaling, node health, MIG partitioning, and cost controls.
io.github.sickn33/agentic-awesome-skills/vector-database-ops
Deploy, manage, and optimize vector databases for AI applications.
io.github.google/skills/gke-manifest-generation
为 GKE Autopilot 与 GKE Standard 集群生成并更新安全、可用于生产的 Kubernetes YAML 清单。用于创建或修改 GKE 部署清单、配置容器安全上下文、设置 CPU/内存资源限制、定义就绪/存活/启动探针、挂载 Secret 与卷、配置 GKE Gateway API 路由、面向 Spot VM，或部署 AI 模型推理工作负载（vLLM、TGI、Gemma）。不用于实时集群操作、Pod 排障（用 gke-workload-troubleshooting）或集群基础设施供给（用 gke-cluster-creation）。
io.github.affaan-m/ECC/brand-voice
从真实的帖子、文章、发布说明、文档或站点文案中提炼出基于来源的写作风格画像，并在内容、触达和社媒工作流中复用。当用户希望语气统一、又不落 AI 写作的俗套时使用。
io.github.affaan-m/ECC/exa-search
通过 Exa MCP 进行神经检索，用于网页、代码和企业研究。当用户需要网页搜索、代码示例、公司情报、人物查找，或用 Exa 的神经搜索引擎做 AI 驱动的深度研究时使用。
io.github.affaan-m/ECC/dmux-workflows
基于 dmux（面向 AI 代理的 tmux 面板管理器）的多代理编排。涵盖 Claude Code、Codex、OpenCode 等多种运行框架下的并行代理工作流模式。在并行运行多个代理会话或协调多代理开发工作流时使用。
io.github.affaan-m/ECC/agent-introspection-debugging
针对 AI 代理故障的结构化自调试流程，涵盖故障捕获、诊断、受控恢复与内省报告。当代理运行失败、需要可复现的诊断而不是盲目重试时使用。
io.github.openstatusHQ/openstatus/openstatus-mcp
使用 openstatus MCP 服务器，从任意 Model Context Protocol 客户端（Claude、ChatGPT、Cursor 等）读取并更新状态页、状态报告与维护窗口。当 AI 助手需要在 openstatus 工作区发布事故、追加更新、完结报告或安排维护时使用。
io.github.ccxt/ccxt/ccxt-mcp
官方 CCXT MCP（Model Context Protocol）服务器——让 AI 代理连接 100+ 加密货币交易所与预测市场，进行行情、余额与可选的交易操作。涵盖在 Claude Desktop/Code、Cursor、VS Code 及其他 MCP 宿主中安装服务器；配置命名账户与 API key（保存在本地，模型永远接触不到）；能力分层与安全护栏；sandbox/testnet 交易；以及如何驱动这些工具。当用户希望代理跨交易所获取价格/订单簿/K 线、查看余额/挂单/持仓、下单或撤单，或探索预测市场时使用。
io.github.labring/FastGPT/deploy
FastGPT 的 Docker Compose 自托管部署流程。当用户要求 AI 智能体参照 /deploy/SKILL.md 用 Docker 部署 FastGPT 时使用，包括创建空的 fastgpt 目录、以非交互模式运行安装脚本、启动 Docker Compose、监控服务健康、排查 compose 问题，并返回访问地址、root 账号凭据与后续步骤。
io.github.koala73/worldmonitor/fetch-country-brief
按 ISO 3166-1 alpha-2 国家代码，获取当前的 AI 生成战略情报简报。当用户询问某国当前地缘政治、经济或安全局势摘要时使用。
io.github.serverless/serverless/serverless-mcp
使用 Serverless Framework 内置的 MCP 支持，将 Model Context Protocol（MCP）服务器托管到 AWS——基于官方 SDK 的服务器模块，部署到 AWS Lambda 的流式 API Gateway REST 端点后，自带网关访问控制与 OAuth protected-resource 发现，打包和 elicitation 状态均已代为实现。当用户要在 AWS 或 Lambda 上部署、托管、加固或调试 MCP 服务器，编写或编辑 serverless.yml 中的 `mcp:` 配置块，通过 HTTP 向 Claude 或其他 AI 客户端暴露 tools、resources 或 prompts，或遇到 `MCP_*` 配置错误（MCP_UNSUPPORTED_NODE_RUNTIME、MCP_FUNCTION_NAME_COLLISION、MCP_INVALID_STATE_ARN 等）时使用。即使用户没有点名 Serverless Framework 或 MCP，只要描述把自有工具通过 HTTPS 端点提供给 AI 客户端，也应触发。