品牌提取 brand-extract
SkillSkillsMP
io.github.nexu-io/open-design/brand-extract
通过驱动内置浏览器从实站提取完整品牌套件。当品牌提取项目带着浏览器标签中的站点打开，或用户要求「提取品牌」「拉取 <url> 的品牌」「从这个站点获取配色/字体/Logo」，或基于参考网站构建品牌/设计系统时使用。与 agent-browser 工具配合测量，并在反爬墙拦截页面时暂停等待用户处理。
source
“Agent Persona” 共 1,136 个结果
io.github.nexu-io/open-design/brand-extract
通过驱动内置浏览器从实站提取完整品牌套件。当品牌提取项目带着浏览器标签中的站点打开，或用户要求「提取品牌」「拉取 <url> 的品牌」「从这个站点获取配色/字体/Logo」，或基于参考网站构建品牌/设计系统时使用。与 agent-browser 工具配合测量，并在反爬墙拦截页面时暂停等待用户处理。
io.github.leookun/cursor-byok/cursor-client-e2e-debugging
在本仓库中调试 Cursor 客户端 Agent/本地模式/工具/后端存储/Provider 回放失败时使用，尤其是状态/上下文历史存储重构之后：只读分诊已安装的应用包、将已安装客户端行为与仓库代码关联、把用户提供 id 映射到会话/请求/模型调用证据、从调试日志回放 Provider 请求，或快速定位当前的客户端/后端/协议/日志文件
io.github.ruvnet/ruflo/pod-sales
执行业务 pod 中销售环节的一次 tick（ADR-164 §4.1，Phase 2）。加载 templates/sales.json，按 pod-schema 校验，在 ruflo 的 agent 注册表中解析 agent，通过 Phase-2 基于文件的占位账本预留预算（原子 SQLite 记账留待 ADR-164.1 的 Phase 3），为每个 agent 构造 dry-run prompt，经 federation_bbs_publish 的 JSONL 存储把摘要信封发布到 sales room，并输出结构化 {podName, tickId, agentsRan, totalUsd, envelopeId, status} 行供 /loop 摄取。默认 dry-run；--live 留给 Phase 3。
io.github.JMBeresford/retrom/docker-via-wsl
当你（AI Agent）在 Windows 上运行且处于 WSL 之外（Git Bash/MSYS/PowerShell shell）并需要执行任何 docker / docker compose 命令时使用。Docker Desktop 运行在 WSL2 引擎上，因此命令必须通过 wsl.exe 在 WSL 内重新执行——从 Windows shell 在网络/SMB 盘（Z:、UNC）上运行会破坏 bind-mount 路径。若你的 shell 已在 WSL 内则不适用。触发词：docker、docker compose、docker-compose、container、bind mount、volume、'is a directory'、mount source wrong、Windows + Docker Desktop、WSL
io.github.basementstudio/xmcp/mcp-server-design
设计对智能体友好的 MCP 服务器的指南。在创建新 MCP 服务器、设计 MCP 工具或改进现有 MCP 服务器架构时使用。
io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/writing-skills
在创建、更新或改进代理技能（agent skills）时使用。
io.github.PostHog/posthog/debugging-signals-pipeline
在本地端到端调试 signals 管线。涵盖从 fixture 发出测试 signal、经 REST API 监控 Temporal 工作流、从对象存储读取沙箱代理日志、检查 Docker 沙箱容器，以及诊断常见故障（陈旧的 ClickHouse embeddings、agentsh 网络拒绝、不活动超时）。当 signal 未送达收件箱、signal-report-summary 工作流失败或沙箱任务运行超时时使用。
io.github.jleechanorg/claude-commands/automation-orchestration-guide
指导 PR 自动化与多智能体编排库的工作流。
io.github.shareAI-lab/Kode-CLI/mcp-builder
构建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器与工具的指南：MCP 是什么、如何面向 agent 易用性设计 tools/resources/prompts，以及用 TypeScript 或 Python 实现服务器。当你需要 MCP 最佳实践、服务器架构模式或分步构建工作流（含语言偏好）时使用。
vv2
io.github.jxxghp/MoviePilot/database-operation
当需要检查、查询、维护或谨慎修改 MoviePilot 数据库时使用本技能。本技能使用随包提供的 scripts/mp-db.py 助手，它会自行读取 MoviePilot 本地设置，绝不需要在 agent 提示中提供数据库密码或完整 PostgreSQL DSN。适用场景包括数据统计、计数、聚合、检查或修复记录、清理请求，以及诸如“有多少下载”“显示站点统计”“删除旧记录”“这个订阅为什么卡住”之类的问题。
io.github.erickalfaro/multitable/cursor-cli
MultiTable 的 Cursor provider 权威开发参考，其核心是以无头 `--print --output-format stream-json` 模式驱动的 Cursor CLI（`cursor-agent`）。当用户提到 Cursor、cursor-agent、Cursor 适配器、CursorAdapter、stream-json / NDJSON 事件、`--resume` / `--continue`、`--mode plan|ask`、`--force` / `--yolo`、`--sandbox`、composer-2.5、`cursor-agent models`、`~/.cursor`、agent-transcripts、用量限额/速率限制（以及为何对 Cursor 不适用；cursor.com 计费走带外通道），或改动 `packages/daemon/src/agent/providers/cursor.ts`、`packages/daemon/src/agent/providers/cursor-cli/`、`packages/daemon/src/transcripts/cursorParser.ts` 时触发。
io.github.BankrBot/skills/versa
在 Versa——Base 链上的对抗性 AI 竞技场——部署、管理或提取 AI 智能体金库。当智能体想部署自己的金库、通过挑战费被动赚取 ETH、设置防守提示词、守护国库、查看收益、提取费用、关闭金库或参加竞技场比赛时使用。触发语：在 versa 上部署、创建金库、被动赚 ETH、配置我的智能体、启动我的金库、我要打防守、versa 是怎么玩的、查看我的收益、提取我的费用、我赚了多少、守护某个国库。
io.github.nanocoai/nanoclaw/add-rtk
把 rtk 令牌压缩代理安装进智能体容器，让 Bash 工具的调用经 rtk 转发，在 git、cargo、pytest、docker、kubectl 等开发命令上实现 60–90% 的令牌节省。
io.github.openclaw/openclaw/discord-user-post
通过 Discord 桌面应用以登录用户身份发布已审核的消息。适用于发布公告或其他由用户直接撰写的 Discord 帖子；不适用于 OpenClaw 频道发送、机器人、Webhook、转发、代理会话或归档搜索。
vv2
io.github.jxxghp/MoviePilot/browser-use
当用户要求 agent 用浏览器打开、浏览、检查、提取内容、点击、填表、截图或验证网页时使用本技能。也用于需要浏览器交互的 MoviePilot 场景，例如查看站点页面、确认 JavaScript 渲染结果、测试登录状态、捕获可见错误，或更新并校验 tracker 站点 cookie。
io.github.aidenybai/react-grab/react-grab
当用户想要一个免手动的工作回路：用 React Grab 在浏览器中抓取 UI 元素并自动将任务喂给代理，无需复制粘贴或手动交接时使用。触发语：“watch react grab”“monitor my grabs”“auto-process react grab”“watch my clipboard for grabs”。不适用于一次性粘贴单个抓取结果；这是持续开启的回路。
vbeta
io.github.TanStack/table/migrate-v8-to-v9
`@tanstack/react-table` v8 到 v9 的机械式破坏性变更迁移。凭肌肉记忆照写的每一个 v8 风格选项、类型或方法，下文都列出了 v9 对应写法：`useReactTable` 改为 `useTable`；根级 `get*RowModel` 选项改为写在 `tableFeatures({...})` 里的行模型工厂，并与各自的 *Fns registry 并列；`createColumnHelper<TData>` 改为 `createColumnHelper<typeof features, TData>`；`table.getState()` 改为 `table.state` / `table.store.state` / `table.atoms.X.get()`；`sortingFn` 改为 `sortFn`；`enablePinning` 拆分；下划线前缀 API 去掉前缀；`ColumnSizing` 拆为 `columnSizingFeature` 与 `columnResizingFeature`。若需渐进迁移，`@tanstack/react-table/legacy` 的 `useLegacyTable` 可在 v9 引擎上接受 v8 API——但它已被弃用、包体积更大，且没有 `table.Subscribe`。长期来看，每个表格都要从它迁走。
io.github.github/awesome-copilot/pinecone-rag
以 Pinecone 作为向量数据库后端构建生产级 RAG 管道与持久化 agent 记忆。当用户提到 Pinecone、需要为语义检索索引文档、构建检索增强生成系统、跨会话存储 agent 记忆、实现混合检索，或把 LLM 接入可检索知识库时使用；也适用于向量数据库选型、多租户 agent 的 namespace 隔离、embedding 管道、以及将知识库扩展到本地存储之外的场景。不适用于本地向量库（Chroma、FAISS、pgvector）或纯关键词检索。
io.github.mycelium-io/mycelium/cursor-e2e
为 Mycelium 的 cursor 适配器运行端到端冒烟测试。验证 cursor-agent 前置条件、单机分发、经 hub 的多机分发、与 claude_code/openclaw 的跨家族协商、工作区资源漂移以及鉴权失败。在全新安装后验证 cursor 集成、改动 cursor 家族代码（`integrations/cursor/**`、`daemon/dispatch.py`、`daemon/runner.py`）或升级 `cursor-agent` 之后使用。
io.github.affaan-m/ECC/orch-fix-defect
编排缺陷修复——把 bug 复现为失败的回归测试、改到测试通过、评审、带门槛的提交——把每个阶段委派给对应的 ECC 代理。在已有行为出错或坏掉时使用。
io.github.affaan-m/ECC/orch-add-feature
端到端编排全新功能的构建——调研、规划、TDD 实现、评审、带门槛的提交——把每个阶段委派给对应的 ECC 代理。在添加尚不存在的能力时使用。
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/prediction-market-risk-review
审查预测市场、资产组合、预言机与交易 Agent 相关流程在合规、安全、数据质量、隐私和执行方面的风险。在任何流程涉及交易平台授权、用户持仓数据、API 密钥或交易规划之前使用。
io.github.affaan-m/ECC/react-performance
React 与 Next.js 性能优化模式，改编自 Vercel 工程团队的 React Best Practices（https://github.com/vercel-labs/agent-skills）。将 70+ 条规则按 8 个优先级分类组织——瀑布流、包体积、服务端、客户端获取、重渲染、渲染、JS 微性能、进阶技巧。在为性能而编写、审查或重构 React/Next.js 代码时使用。