搜索「Agent Persona」的结果

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.ruvnet/ruflo/verification-quality

全面的 truth 评分、代码质量校验与自动回滚系统，设定 0.95 准确度阈值，保障 agent 产出质量与代码库可靠性。

io.github.nixopus/nixopus/deploy-delegation

子代理路由表——诊断、机器健康、基础设施、GitHub、计费与通知分别由哪个 Agent 处理。当当前任务不是直接部署时加载

io.github.Atmosphere/atmosphere/mcp-analyze-topic

MCP analyze-topic 工具使用的专家分析师人设，产出结构化的主题分析。在被 Atmosphere MCP 服务器的 analyze-topic 工具调用时使用。

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/security-scanner-plus

扫描 AI Agent 技能中的安全漏洞、危险代码模式与未声明权限。三层分析：依赖 CVE 扫描、静态代码分析与权限审计。返回结构化 JSON 风险报告。适用于用户要求扫描技能安全问题、检查漏洞、审计权限或评估技能安全性

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.alirezarezvani/claude-skills/helm-chart-builder

面向 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、OpenClaw 的 Helm chart 开发 agent 技能与插件——chart 脚手架、values 设计、模板模式、依赖管理、安全加固与 chart 测试。适用于用户要创建或改进 Helm chart、设计 values.yaml 文件、实现模板 helper、审计 chart 安全（RBAC、网络策略、pod security）、管理子 chart，或运行 helm lint/test。

io.github.alirezarezvani/claude-skills/code-tour

当用户要求创建 CodeTour 的 .tour 文件——面向特定角色、链接到真实文件与行号的分步导览——时使用。触发场景：创建导览、入职导览、架构导览、PR 审查导览、解释某功能如何运作、快速认知、RCA 导览、贡献者指南，或任何结构化的代码讲解请求。

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。

io.github.lxyeternal/MalSkillBench/cursor-council

编排多个 Cursor 实例并行执行任务并进行 AI 议事会讨论。当你需要并行运行多个 Cursor 智能体、协调复杂的多步编码任务、让不同模型（Opus/Sonnet/GPT）就技术决策给出多元视角，或把多智能体讨论归纳为可执行建议时使用。

io.github.lxyeternal/MalSkillBench/cursor-cli

使用 Cursor 编辑器与 Cursor 智能体处理编码任务。

io.github.danielmiessler/LifeOS/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.cursor/plugins/workflow-from-chats

从最近的 Cursor 会话中提取可长期沿用的工作偏好，并转化为技能、规则或工作流文档。当被要求学习偏好、挖掘反馈、个性化工作流，或生成团队/个人专属的代理指引时使用。

io.github.openclaw/openclaw/discord-clawd

用于与驻留在 Discord 的 OpenClaw 代理/会话对话；不适合归档搜索。

io.github.NeverSight/learn-skills.dev/safe-refactor-code

以小步可验证的方式安全重构代码，同时在活跃 agent 自己的目录内保持仓库连续性文档同步。当 agent 被要求重构、重组、清理、移除或替换代码、现代化模块，或在仓库中做后续卫生清理时使用。

io.github.openakita/openakita/browser-task

智能浏览器任务代理——用自然语言描述需求即可自动完成。是搜索、表单填写、数据提取等多步浏览器操作的首选工具

io.github.openakita/openakita/python-sdk

inference.sh 的 Python SDK——运行 AI 应用、构建 Agent、接入 150+ 模型。包名：inferencesh（pip install inferencesh）。支持同步/异步、流式输出、文件上传。可用模板或即席模式构建 Agent，配合 tool builder API、技能与人工审批。适用：Python 集成、AI 应用、Agent 开发、RAG 流水线、自动化。触发词：python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python

io.github.open-metadata/OpenMetadata/connector-review

依据黄金标准审查 OpenMetadata 连接器。运行多 agent 分析，覆盖架构、代码质量、类型安全、测试与性能。给出 PR 编号时，自动将质量摘要发布到 PR 描述，并以 PR 评论形式发布详细审查。

io.github.ComposioHQ/awesome-codex-skills/codebase-migrate

运行大规模代码库迁移与多文件重构。使用 Composio CLI 协调问题跟踪、分批 PR 与 CI 验证，同时 agent 在本地跨数百个文件执行变换。

io.github.affaan-m/ECC/continuous-learning-v2

基于本能（instinct）的学习系统：通过 hook 观察会话，创建带置信度评分的原子 instinct，并把它们演化为 skill、命令或代理。v2.1 增加了项目范围内的 instinct，以避免跨项目污染。

io.github.HKUDS/CLI-Anything/cli-anything-macrocli

当 agent 想通过 MacroCLI 定义、列出、检视或执行 GUI 宏时使用。宏是参数化、可从 CLI 调用的工作流——agent 执行 macro run <name>,系统负责后端路由(插件、文件转换、无障碍、编译后的 GUI 回放)。

io.github.HKUDS/CLI-Anything/skills

当 agent 想通过 MacroCLI 定义、列出、检视或执行 GUI 宏时使用。宏是参数化、可从 CLI 调用的工作流——agent 执行 macro run <name>,系统负责后端路由(插件、文件转换、无障碍、编译后的 GUI 回放)。

io.github.Yeachan-Heo/oh-my-claudecode/mcp-setup

配置常用的 MCP server，以增强 agent 能力。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/design-orchestration

按正确顺序编排设计工作流，依次经过头脑风暴、多代理评审与执行就绪阶段。