把智能体能力，拼成你的工作流。

Shopify Admin Skills 提供一组可安装的 Agent Skills，覆盖商品、库存、订单、营销、客服、履约和财务等 Shopify 日常运营。技能通过 Shopify Admin GraphQL API 查询数据，变更操作会先以 dry run 预览并等待确认；配套定时例程可自动巡检库存、欺诈、履约和经营指标，也可用智能安装流程按店铺情况选装。

asta-skill 是 Ai2 Asta MCP 的可选指令层，可将论文检索、作者查找、批量查询、引用追踪和正文片段需求转换为合适的工具调用，并补充默认参数与常见错误提醒。实际数据访问由 Asta MCP 完成，需要 API 密钥；仅注册 MCP 即可使用，安装技能可改善路由。

Canvas MCP 为学生和教师提供九十多项 Canvas LMS 工具，可查询待办、作业、课程和成绩，也能处理教学管理与批量评分等工作，并附带五个面向常见流程的 Agent Skills。它可作为 Claude Desktop 扩展或普通 MCP 服务安装，使用者需要学校的 Canvas API 地址和个人访问令牌。

运行安装命令后，它会为项目写入多种编程代理的说明文件、技能目录、依赖关系图和 Git hooks，让代理先理解代码结构再按既定规则工作。它还能约束提交格式、文件头和复杂度；在 Claude Code、Cursor 或 Gemini CLI 内使用技能无需额外 API Key，独立 CLI 功能则可能需要。

这款命令行工具在安装第三方 Claude Skills 前进行静态检查，识别外部网络请求、敏感文件访问、危险命令、动态执行和注入等模式。它可输出 HTML、终端或 JSON 报告，并支持自定义规则与白名单；扫描过程不会执行 Skill 代码。结果只能作为安全审查线索，不能保证发现所有风险。

这套仓库把 Agnes 免费模型拆成文本、图片和视频三个可独立安装的 Agent Skill。配套 Python 脚本支持聊天与流式输出、图片生成和改造，以及异步视频任务创建、状态轮询和文件下载。用户需要通过环境变量提供 Agnes API Key；仓库本身不保存真实密钥、生成媒体或本地输出，适合按需只安装其中一种能力。

softspark ai-toolkit 集中提供一套 Skills、44 个专业 Agents、生命周期 Hooks、规则、角色预设和插件包，覆盖规划、调试、评审、TDD、提交、PR、文档、编排与并行协作。安装器适配 Claude、Cursor、Windsurf、Gemini、Copilot、Codex 和 OpenCode 等平台；可执行 Hooks 会阻止部分破坏性命令并执行质量与会话门禁，而不支持 Hooks 的平台只能获得指导规则。

agent-qa 让团队用自然语言描述 Web 或移动端测试，由 agent 执行动作与断言，并在点击、填写等步骤受界面变化影响时重新观察和改走路径。每次运行会积累产品与测试记忆，还提供 CLI、仪表盘、MCP、可选模型和隔离 Docker hooks；使用 hooks 需要 Docker，测试结果仍应纳入团队自己的发布检查。

VitaBench 面向配送、店内和 OTA 等真实生活服务场景，提供跨场景数据、API 工具和每个领域 100 个任务，用来评测 Agent 的读写与通用工具调用。你可以配置模型后运行 vita 命令，把模拟结果保存到 data/simulations 并重新评测；当前版本更新了数据集、工具、评测模型和指标，结果需要结合具体配置解读。

SkillX 将技能市场、命令行工具和语义加关键词搜索结合起来，用户可浏览 500 多个技能，查看评分、评论、使用数据和排行榜，并收藏常用项目。当前 MVP 已包含账号、API Key、筛选和分页能力；支付、MCP Server 与技能执行沙箱仍列在后续阶段。

Agentic Engineering Framework 把需求澄清、系统设计、代码生成、测试和代码审查拆成可复用的 commands、skills 与专项 agents，帮助编码助手按结构化文档逐阶段推进。个人或团队可以加入自己的技术规范和项目知识，并针对故障排查、性能优化或小型修复只调用必要流程。仓库内容可复制到 Claude Code、Codex CLI 等支持目录中使用。

这套 OKX Agent Skills 把市场数据、下单、持仓与盈亏、资金划转、网格和 DCA 机器人等操作封装成可按需触发的技能，供 Claude Code、Cursor、Codex 等客户端调用。公开行情查询无需登录，但交易、账户和理财相关功能必须通过 OAuth 或 API key 配置凭据。

spring-boot-skills 提供分别适配 Spring Boot 3 与 4 的 Agent Skills，覆盖分层或六边形架构、REST API、JPA、迁移、缓存、事务、安全、Spring AI、MCP 和测试。开发者可把所需技能放入 Claude Code 或 Codex 项目，让 Agent 在生成代码前读取团队约定和版本差异。它是一套可复制、可改写的开发规范，不是运行时依赖库。

安装 Skill 并完成百度网盘授权后，你可以直接在 Claude Code、Codex 等兼容 Agent 中上传、下载、搜索、转存和分享文件。所有操作限制在应用专属目录，且不提供删除命令；移动、重命名或覆盖前还会要求确认。项目仍处于公测期，适合在 macOS、Linux 或 Windows WSL 中谨慎使用。

make-no-mistakes 是一个面向 Cursor 的 Agent Skill 包，包含标准版和加强版两套指令。安装到 Cursor 的 Skills 目录后，它们会在模型工作流中强调输出连贯、准确并减少连锁逻辑错误。项目提供的是提示与行为约束，而不是独立测试器或形式化验证系统，因此更适合把“少犯错”的工作方式加入日常编码对话，而不能保证结果零错误。

Readme.skill 读取 Claude Code、Codex CLI、Kiro、Cursor 等工具的本地使用记录，生成一份 AI 协作画像长报告和可分享的竖屏 SVG 海报，也支持按月份或时间范围复盘。它默认只读并在本机处理，匿名化项目名、私有仓库和敏感字符串；除可选的 GitHub 公开贡献查询外不联网。由于会分析本地对话内容，发布前仍应检查输出是否符合个人隐私预期。

@workersio/skills 为编码智能体提供一套面向真实风险的测试工作流，可先扫描高价值测试点，再选择策略、编写测试、生成可复现负载并复核现有用例。它用 KEEP、REDO 或 REMOVE 判断测试是否真的能拦住用户可感知的回归，而不是只追求覆盖率。当前可直接用于 Codex 和 Claude Code，也可将 Markdown 工作流适配到其他支持技能的智能体。

Claude Coach 根据近期训练、比赛目标、伤病、行程和器材条件，为马拉松、铁人三项等耐力项目生成个性化计划。用户可手动提供数据，也可连接 Strava；生成的浏览器应用可调整、移动和完成训练，并导出日历、Zwift、Garmin 或 TrainerRoad 文件。使用需要支持网络访问 Skill 的 Claude.ai 或 Claude Code，连接 Strava 还需自行创建 API 凭据。