把智能体能力，拼成你的工作流。

面对落地页、组件动画或 3D 场景需求时，它先识别项目技术栈与现有依赖，再把任务路由到 24 个专门技能，并检查多库协作、性能、无障碍和响应式细节。适合在 Claude Code 中作为视觉开发的统一入口；它本身不重做各类设计和动画工具的实现。

loop-creator 先判断重复工作是否值得做成循环，再从 50 个模式中选择并调整工具、阈值和负责人，或通过日常语言访谈设计新循环。它也能诊断缺少刹车、奖励投机或自我验收的旧循环，并强调独立检查实例、明确停止条件和必要时询问人。

gwdg-gipplab-skill 面向 Göttingen 的 Emmy 与 Grete 集群，集中说明 SCC、KISSKI、NHR 和 REACT 账户，以及 SSH、Slurm 作业、CPU/GPU 分区、Lmod 软件环境、存储配额和 Hugging Face 缓存。它以 Claude Code 插件或技能安装，深度参考按需加载，适合需要在这些 HPC 环境中提交和管理任务的人。

AllinCMS 内容运营套件把素材整理、知识沉淀、搜索意图、网页草稿、媒体处理、审计、发布和索引串成一套可追踪流程。它可供人和 Claude、Codex 等 Agent 共用，并用严格发布门槛要求来源可追溯、SEO/GEO 字段齐全和独立对抗审查；完整执行更适合具备浏览器自动化与子任务能力的环境。

Litmus 要求工单关闭前，在真实运行的应用中以报告用户重现准确步骤，再观察缺陷消失。它会同时检查实时请求响应、前端状态和数据库，并只有在能展示问题与修复后的结果时才更新追踪器；适合补上“代码改了”与“用户问题真的没了”之间的验证缺口。

fullstack-deploy 接收一句自然语言需求，协助完成需求分析、Supabase 数据库和权限设计、应用开发、GitHub 仓库创建以及 Vercel 部署，最后返回公开访问地址。它面向独立开发者和 MVP，覆盖多种 Vercel 支持框架；实际部署会涉及第三方账号、权限、额度和域名访问限制。

在网站仓库中运行后，它会识别技术栈，解释检索型与训练型 AI 爬虫的区别，并按你的选择审计和修改 robots.txt、llms.txt、sitemap、canonical、meta 与 Schema.org 数据。所有写入先经过方案确认并可验证上线结果；这些信号有助于发现和正确归因，但不能保证被 AI 引用，robots.txt 也只是建议性规则。

geng-skills 在 LaTeX 或 Word 论文投稿前，先用确定性统计、查重和图像检查找出数据异常、疑似篡改与图像 PS 痕迹，再把待判读信号交给 AI 分析。最终导出 PDF，包含风险分级、图像取证、整体结论和免责声明；它是自检工具，不替代研究者对原始数据与方法的判断。

multi-agent-research 将问题先澄清，再由方法设计、伦理检查、网页、文档和学术检索、来源核验、证据综合、缺口分析和反方评审等角色协作完成报告。它会按来源等级筛选材料、保留矛盾与证据空白，并用提问语言输出结构化引文报告；流程分七阶段，设有三道质量门。

面试结束后，可把口述回忆、转录文件或录音链接交给 interview-retro，生成逐题诊断、能力差距和下一步行动。它会在学习型拆解与个人自评两种结构间按场景选择；默认可写入飞书，也能直接保存为本地 Markdown。

smooth-scroll-storytelling 将平滑代理滚动、逐词模糊显影、Sticky 场景、贯穿页面的 SVG 引导线和随滚动变化的 Canvas 主视觉组合成可复用页面配方。它提供纯 HTML/CSS/GSAP 的骨架与示例，无需构建步骤，并包含 reduced-motion 与无 JavaScript 兜底，适合安静、编辑感的长页叙事。

描述你要拍的场景后，这套 Claude 技能会按模型、镜头、主体、视觉和动作组织 Higgsfield 提示词，并针对角色一致性、Seedance、Kling 运动控制和失败诊断选择相应子技能。它负责提示词构建，不直接调用生成服务；实际出图或视频仍需 Higgsfield 账号，并通过网页、CLI、MCP 或官方技能执行。

Knowledge Panel Playbook 将个人主页、Wikidata、Wikimedia 头像和跨平台简介一致性组合成一套 Google Knowledge Panel 准备步骤，并可生成 JSON-LD、llms.txt、robots.txt 与创建清单。它提供 Claude Code 技能、通用提示词和模板三种使用方式；面板出现需要搜索引擎自行处理，时间和结果不能保证。

告诉 Claude 学习主题、水平和目标后，它会先生成结构化 Blueprint，再由零依赖渲染器产出单个 HTML 文件，其中包含知识地图、分步模块、术语提示、示例与可评分测验。课程无需服务器、账号或 API 即可离线使用；同一技能也能把简要需求整理成可安装的 Agent Skill。

findable 读取项目技术栈，搜索 GitHub、Google、论坛和文档中的当前 SEO、GEO 与 llms.txt 做法，再直接应用 robots.txt、sitemap、meta、JSON-LD、canonical 和 alt 文本等低风险改动。敏感变更只写入带来源与文件位置的 TODO SEO.md，由你决定是否落地；适用于多数有 Web 页面的网站。

在现有代码库里调用它，可生成登录入口、角色泳道、核心业务流程和实体状态变化的可视化地图。配置了 Figma MCP 时输出可编辑的 FigJam；否则写出带 Mermaid 图的 Markdown，并用虚线标出尚未实现或仅计划中的路径，便于区分现状与设想。

这是面向 RedM 和 FiveM Lua 资源开发的 Claude、Codex 技能包，汇集通用编码规则、网络与事件安全、NUI、运行时、数据库、调试和游戏原生调用参考。它还按平台拆分 FiveM 与 RedM 指南，并维护一套可复用的开发记忆，适合制作或审查 FXServer 资源。

atomizekit 根据一个主题生成博客、七个平台的原生草稿、图片卡片和配音短视频，并用本地看板集中审阅。首次运行会读取项目中的品牌信息并保存配置，还可跟踪页面被 AI 答案引用的情况；所有内容只生成草稿，不会自动发布，视频制作另需 FFmpeg、Chrome 等环境。