Cline SDK cline-sdk
io.github.cline/cline/cline-sdk
面向构建 AI agent 的完整 Cline SDK skill。涵盖 Agent 运行时、ClineCore 会话、自定义工具、插件、事件、LLM provider、调度、多 agent 团队与生产部署。凡涉及 @cline/sdk 及其子包的任务都适用。
“Multi Engine” 共 1,500 个结果
io.github.cline/cline/cline-sdk
面向构建 AI agent 的完整 Cline SDK skill。涵盖 Agent 运行时、ClineCore 会话、自定义工具、插件、事件、LLM provider、调度、多 agent 团队与生产部署。凡涉及 @cline/sdk 及其子包的任务都适用。
io.github.alirezarezvani/claude-skills/agent-workflow-designer
设计生产级多 agent 工作流,明确模式选择(顺序、并行、层级)、交接契约、失败处理与成本/上下文控制。用于架构多步 agent 流水线、在单 agent 与多 agent 方案间取舍,或重构存在上下文膨胀、交接不可靠的 LLM 工作流时。
io.github.coreyhaines31/marketingskills/emails
当用户想创建或优化邮件序列、drip campaign、自动化邮件流程或生命周期邮件体系时使用。用户提到 email sequence、drip campaign、nurture sequence、onboarding emails、welcome sequence、re-engagement emails、邮件自动化、lifecycle emails、trigger-based emails、email funnel、email workflow、“该发哪些邮件”、welcome series 或 email cadence 等场景时也适用。适合任何多封邮件的自动化流程。冷邮件触达见 cold-email,应用内引导见 onboarding。
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.TerminalSkills/skills/cursor-ai
使用 AI 代码编辑器 Cursor 构建软件。当用户要求配置 Cursor 规则、设置 .cursorrules 文件、用 Composer 做多文件编辑、集成 MCP 服务器,或优化 AI 辅助编码工作流时使用。
io.github.softspark/ai-toolkit/docker-devops
Docker/K8s:Dockerfile、多阶段构建、compose、manifest、Helm。触发词:Docker、Dockerfile、容器、Kubernetes、k8s、compose、Helm、pod。
io.github.iflytek/skillhub/backend-module-structure
SkillHub 后端 Maven 多模块整洁架构规则。确保 agent 把新代码放进正确的模块并遵守依赖方向。
io.github.github/awesome-copilot/refactor-plan
在开始多文件重构前制定具体计划。当用户要求规划、排序、划定范围或安全执行跨文件重构时使用;始终先调研、输出计划并等待确认后再改动代码。
io.github.pedronauck/skills/kubernetes-specialist
在部署或管理 Kubernetes 工作负载时使用。用于创建 deployment 清单、配置 pod security policy、设置 service account、定义网络隔离规则、调试 pod 崩溃、分析资源限制、检查容器日志或调整工作负载规格。也可用于 Helm chart、RBAC 策略、NetworkPolicy、存储配置、性能优化、GitOps 流水线与多集群管理。
io.github.ruvnet/RuView/ruview-configure
配置 RuView——ESP32 sdkconfig 变体、NVS 配网、WiFi 信道/MAC 过滤覆盖(ADR-060)、边缘智能模块(ADR-041)、sensing-server 开关、多节点 mesh 与 Cognitum Seed 集成。在不改代码的前提下调整已部署 RuView 系统行为时使用。
io.github.ruvnet/RuView/ruview-advanced-sensing
RuView 高级能力——RuvSense 多站感知(注意力加权融合、几何多样性、持久场模型)、跨视角多节点融合、射层析成像(ISTA L1 求解器、体素网格)、纵向生物力学漂移、动作前意图信号、对抗性信号检测与多站 mesh 安全加固。用于研究级或多节点部署。
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.ForceInjection/domain-driven-design-skills/automation-builder-ddunnock-claude-plugins
分析代码库并生成 Claude Code 自动化基础设施,包括命令、脚本与模板,以系统化执行任务。当用户希望创建可复用的自动化工作流、生成 .claude/commands 文件、编写配套的 bash/python 脚本、为结构化产出建立 Markdown 模板,或沉淀跨项目可用的多步任务执行框架时使用。
io.github.ForceInjection/domain-driven-design-skills/cursor-debate-go-go-golems-docmgr-1fb60d22
发起研究先行、多视角的辩论,基于具体代码库证据探讨复杂技术决策(权衡取舍、架构选型、集成策略)。当用户要求“辩论”方案、比较选项,或在决策前需要结构化探索时使用。
io.github.a5c-ai/babysitter/database-drivers-connectors
集成数据库驱动与连接器——连接池、查询构造器、ORM 配置与多数据库抽象层
io.github.nixopus/nixopus/dockerfile-generation
按生态以最佳实践生成生产就绪的多阶段 Dockerfile。当用户需要 Dockerfile、询问容器化方案,或仓库中没有 Dockerfile 时使用
io.github.openai/plugins/writing-plans
当你已有某多步任务的规格或需求、但还没动代码时使用。
io.github.guilhermemarketing/esc-skills/cursor-subagent-creator
为复杂多步工作流创建上下文隔离的 Cursor 专用 AI 子智能体。在专为 Cursor 编辑器创建子智能体时使用,遵循 Cursor 的模式与目录(.cursor/agents/)。触发词:"cursor subagent"、"cursor agent"。
io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/security-sentinel-skill
检测提示词注入、越狱、角色劫持与系统提示词提取尝试。通过语义分析与惩罚评分实施多层防御
io.github.divinevideo/divine-mobile/docker-buildx-stale-rust-binary
修复使用 docker buildx 时部署的 Rust 二进制未反映代码变更的问题。 适用场景:(1) 本地改动已验证(测试通过)但部署后生产行为没有变化;(2) Docker 镜像有新 tag 但仍包含旧的编译二进制;(3) Dockerfile 采用依赖预编译层加源码拷贝层的多阶段构建。 Docker buildx 的层缓存可能提供陈旧的编译产物,即使源文件已变更,交叉编译(--platform linux/amd64)时尤其如此。
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”
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.alirezarezvani/claude-skills/docker-development
面向 Docker 与容器开发的 agent 技能与插件,涵盖 Dockerfile 优化、docker-compose 编排、多阶段构建与容器安全加固。适用于用户要优化 Dockerfile、创建或改进 docker-compose 配置、实现多阶段构建、审计容器安全、缩减镜像体积或遵循容器最佳实践。覆盖构建性能、层缓存、密钥管理与可用于生产的容器模式。