搜索「Agent Persona」的结果

io.github.agent0ai/agent-zero/browser-extension-control

为 Agent Zero 内置 Browser 插件创建、检视、安装并安全维护 Chrome 扩展。当用户要求构建浏览器扩展、修改已有扩展、安装 Chrome 应用商店扩展或审阅扩展权限时使用。

io.github.cosmicstack-labs/mercury-agent-skills/docker-patterns

掌握 Dockerfile 优化、多阶段构建、docker-compose 模式、安全加固与镜像体积缩减技术，实现生产级容器化。

io.github.NousResearch/hermes-agent/codebase-inspection

使用 pygount 检查代码库：代码行数、语言构成与占比。

io.github.ForceInjection/domain-driven-design-skills/automation-pluginagentmarketpla-custom-plugin-qa

生产级测试自动化技能，覆盖 Selenium、Cypress、Playwright、Appium，采用 POM 架构、重试逻辑与 CI/CD 集成。

io.github.ForceInjection/domain-driven-design-skills/css-fundamentals-pluginagentmarketpla-custom-plugin-css-22670519

CSS 基础 —— 选择器、优先级、盒模型、定位与单位。

io.github.notque/vexjoy-agent/typescript-check

通过 tsc --noEmit 进行 TypeScript 类型检查，输出可操作的错误信息。

io.github.first-fluke/oh-my-agent/oma-frontend

前端专家，负责 React、Next.js、TypeScript，采用 FSD-lite 架构、shadcn/ui 并与设计系统对齐。用于 UI、组件、页面、布局、CSS、Tailwind 和 shadcn 相关工作。

io.github.first-fluke/oh-my-agent/oma-mobile

移动端专家，负责 Flutter、React Native 和跨平台移动开发。用于移动应用、Flutter、Dart、iOS、Android、Riverpod 和 widget 相关工作。

io.github.first-fluke/oh-my-agent/oma-backend

后端专家，负责 API、数据库与认证，遵循整洁架构（Repository/Service/Router 模式）。用于 API、端点、REST、数据库、服务器、迁移和认证相关工作。

io.github.H-mmer/pentest-agents/agent-sqli-hunter

SQL 注入专家（H1 第 67 号）。用于报错注入、布尔盲注、时间盲注、UNION 注入及带外 SQLi 测试。需提供含可注入参数的目标端点。

io.github.AgentFlocks/flocks/implementing-network-policies-for-kubernetes

Kubernetes NetworkPolicy 通过定义入站与出站规则，在 pod、命名空间与外部端点之间控制流量，实现 pod 级网络隔离。

io.github.AgentFlocks/flocks/performing-kubernetes-penetration-testing

Kubernetes 渗透测试通过模拟攻击者技术，对 API server、kubelet、etcd、pods、RBAC、网络策略与 secrets 进行系统性安全评估。

io.github.AgentFlocks/flocks/performing-docker-bench-security-assessment

Docker Bench for Security 是一个开源脚本，用于检查围绕在生产环境部署 Docker 容器的数十项常见最佳实践。基于 CIS Docker Benchmark，对主机配置进行审计。

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.danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure/src

接收来自外部来源的既有内容，按 PAI 目标分类体系为每个分块归类，并在批准后携带溯源提交。来源：.md/.markdown/.txt、stdin、PAI TELOS/MEMORY/KNOWLEDGE 目录、CLAUDE.md/.cursorrules/OpenAI Custom Instructions、Obsidian/Notion/Apple Notes 导出、日记转储。MigrateScan.ts 负责分块与分类，生成含各目标计数与置信度百分比的路由表。MigrateApprove.ts 审批循环：--approve-all、--approve-target、--review、--dry-run。UNCLEAR 永不批量批准。Phase 6 输出总结，并对稀疏区域建议 /interview。置信度：≥70% 自动批准；40-70% 确认；<40% 逐条走查。目标位置：TELOS（MISSION/GOALS/PROBLEMS/STRATEGIES/CHALLENGES/BELIEFS/WISDOM/MODELS/FRAMES/NARRATIVES/SPARKS）、IDEAL_STATE（逐维度显式确认）、preferences（BOOKS/AUTHORS/MOVIES/BANDS/RESTAURANTS/FOOD_PREFERENCES/LEARNING/MEETUPS/CIVIC）、Identity（PRINCIPAL_IDENTITY.md——总是提示确认）、Knowledge（MEMORY/KNOWLEDGE/{Ideas,P

io.github.gabrielmoreira/agent-skills-mirror/css-coding-without-universal-selector

生成 CSS 代码时严格避免使用通配选择器（*），以防性能问题与意外的样式继承。

io.github.gabrielmoreira/agent-skills-mirror/css-tricolor-flag-generator-with-official-standards

按照官方颜色规范、宽高比与正确的条纹方向，生成三色旗的 HTML 与 CSS 代码。

io.github.gabrielmoreira/agent-skills-mirror/css-scalable-icon-architecture

生成可缩放图形的 CSS：容器使用 em 单位、内部元素使用百分比尺寸，以确保响应式缩放。

io.github.gabrielmoreira/agent-skills-mirror/css-image-hover-position-transition

生成纯 CSS 代码，在悬停时为图片位置添加动画（例如向上移动），同时不改变其尺寸。

io.github.gabrielmoreira/agent-skills-mirror/css-stop-and-turn-animation-generator

生成 CSS keyframes 动画：对象沿直线移动，在拐点处停下原地转向，然后继续移动。

io.github.danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure/Browser

通过 agent-browser 实现无头浏览器自动化——Rust CLI 守护进程，带持久化 auth profile，支持快速、可脚本化、并行的浏览器工作。支持批量命令、网络拦截、设备模拟、按站点 auth profile（一次有头登录，此后始终无头）、通过 --session 并行隔离会话。工作流：ReviewStories（将 YAML 用户故事分发到并行 UIReviewer）、Automate（加载并运行参数化 recipe 模板）、Update。通过 agent-browser 指令委派给通用 agent 做后台并行抓取。若站点有 bot 检测则回退到 Interceptor。适用场景：无头浏览器、批量抓取、快速截图、dev server 测试、并行浏览器、后台自动化、提取数据、审查 stories、自动化 recipe、批量截图、并行抓取多页。不适用于真实 Chrome 的部署验证或 UI 确认（用 Interceptor）。不适用于简单单 URL 抓取（用 WebFetch）。不适用于验证码或 bot 检测绕过（用 BrightData 或

io.github.danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure/Apify

通过 Apify actor 抓取社交媒体平台、商业数据与电商内容——Instagram 资料/帖子/话题标签/评论、LinkedIn 资料/职位/帖子、TikTok 资料/话题标签/视频/评论、YouTube 频道/搜索/评论、Facebook 帖子/群组/评论、Google Maps 商家搜索并提取联系方式/评论/图片、Amazon 商品/评论/价格，以及配合自定义 pageFunction 提取逻辑的通用多页网页爬取。基于文件的 TypeScript 封装（scrapeInstagramProfile、searchGoogleMaps、scrapeAmazonProduct、scrapeWebsite 等）在返回模型上下文前于代码中过滤与转换数据，相比直接走 MCP 协议可节省 95-99% 的 token。通过 Promise.all 并行查询多平台，支撑社媒监听看板。线索富化流水线：Google Maps → 合格过滤 → 可选 LinkedIn 富化。可同时在 Instagram、YouTube、TikTok 上做竞品分析。适用场景：抓取 Instagram、抓取 LinkedIn、抓取 TikTok、抓取 YouTube、抓取 Faceboo

io.github.trpc-group/trpc-agent-go/mcporter

使用 mcporter CLI 直接列出、配置、鉴权和调用 MCP 服务器/工具（HTTP 或 stdio），包括即席服务器、配置编辑、CLI/类型生成，以及需要稳定命令路径的 MCP 支撑型技能

io.github.Cletrics/finops-agents/kubernetes-finops-engineer

Kubernetes 成本分摊、基于命名空间与标签的费用回溯，以及集群级优化专家。熟悉 OpenCost、Kubecost、Karpenter、Cluster Autoscaler 与 Vertical Pod Autoscaler。