把智能体能力，拼成你的工作流。

github-repo-launch-kit 把开源仓库冷启动拆成信任信号、仓库差异化、首轮传播和持续运营四阶段，并区分哪些步骤可由 Claude 执行、哪些必须由人完成。它能勘查仓库现状、以 dry-run 或脚本完善基础文件和讨论设置，但明确不刷 Star、不自动用真人账号发帖，也不替作者决定 tagline 或传播叙事。

Commitron 为 Claude Code 和 Codex 处理单次或全部 Git 改动，按最小逻辑单元生成 Conventional Commit，并用 git commit --only 避免共享索引中的暂存冲突。它会匹配历史提交的语言、拒绝一次提交混入多个逻辑变化，不使用 git add .，也不添加共同作者尾注；适合多代理协作时保持清晰提交记录。

jira-dev-workflow 让 Claude Code 根据一个 Jira 工单完成分析、拆解、分支开发、提交、合并、状态流转和最终评论，并在创建子任务、提交或推送等会改变状态的步骤前请求确认。它支持中途暂停与恢复，但必须先配置名为 `atlassian` 的 Jira MCP 服务；没有该连接时流程会直接终止。

html-to-svg 读取 HTML 预览及其样式，把文字的每个字形嵌入为 SVG path，并保留 Variable Font 的字重和光学尺寸轴，从而在 GitHub 等环境中保持浏览器里的换行与外观。它适合处理品牌横幅等静态资产；首次运行需要 Node、fontkit、Playwright 和 SVGO。

spectastic-debugger 针对 SpecKit 风格项目，将缺陷归入 constitution、spec、plan、cross-spec 或 implementation 层，并建议在真正需要变化的最高层级修复，而不是只补表面代码。它附带八个涵盖规范缺口、计划冲突、代码错误、跨规范漂移和平台缺陷的评测夹具与报告评分工具，适合训练和验证分层排障流程。

安装为 Claude Code 技能后，它会在开发 Mac 应用时提供基于 Apple 文档和 WWDC 内容整理的 SwiftUI、AppKit、窗口、沙盒、签名与公证参考，减少套用 iOS 模式或过时 API。内容覆盖 macOS 15 与 macOS 26，并支持英文、越南文和简体中文触发；iOS、watchOS 等平台不在范围内。

它帮助量化研究者先验证加密策略想法，而不是直接追求漂亮的回测结果。技能会读取仓库中的当前证据，区分数据覆盖与数据可信度，设计 Stage 0 和证伪检查，并给出继续、阻断或仅研究等明确结论；它不负责生成交易信号或执行实盘。

MockHunter 使用 Claude Code 与 Playwright MCP 打开真实网页，遍历交互元素，并把每个可见值追踪到网络请求、API 或可选数据库，标记为真实、模拟、LLM 生成、硬编码、损坏或未知。它生成 Markdown 审计报告并默认避开删除、付款等破坏性操作；当前一次只审计一个页面，OAuth、魔法链接和双重验证通常需要先手动登录。

Apex 可作为 Claude 技能或独立命令行工具抓取网页，在本地执行 SEO、AEO 与 AI 可见性检查，生成分项得分并指出最值得先修的项目。基础扫描无需账号或后端；要验证 ChatGPT、Claude 和 Perplexity 的真实引用表现并获得完整评分，需要配置自己的模型 API 密钥。

econometrics-phd-level-skill 将一套韩语计量经济学课程整理为按主题加载的参考资料和可复现 Stata 脚本，覆盖 OLS、推断、设定、工具变量、2SLS、GMM、DiD、RD、面板固定效应、MLE、Logit 和 Probit。关键词路由只加载相关的一到三份资料，避免一次塞入全部内容；材料源自第三方课程，适合学习和分析辅助，不是原课程的再发布。

ios-marketing-att-skill 按上下文、路由、诊断、处理和验证流程，检查 iOS 归因数据的采集、传输、授权和归因结果，覆盖 AppsFlyer、Adjust、Branch、SKAN、ATT、Firebase、Amplitude、Singular 和其他常见平台。它更像一套排障与复核流程，适合在明确数据链路后定位问题，不是自动保证归因正确。

mailoutofspam 用十步诊断修复邮件投递问题，从 SPF、DKIM、DMARC 和 MX 检查开始，逐步建立抑制名单、RFC 8058 一键退订、退信解析、按供应商限速和原始邮件头验证。它强调恢复信誉而不是躲避垃圾邮件规则，只有通过真实收件头检查才重新放量；运行时需要 DNS、SMTP 或 IMAP 访问，外发恢复也应由使用者控制。

Craaft skill 面向需要操作 Craaft Kanban JSON API 的 Claude Code 会话，涵盖鉴权、错误码、速率限制和完整 v1 接口。它特别标出列使用 key 而非 id、卡片元数据需用 PATCH、附件使用 multipart 等易错点，并给出可用的 curl 示例和 Python SDK 用法；调用仍需要有效的 CRAAFT token。

agent-saga 从 Git 历史、日志、日记、对话记录等真实工作痕迹中生成连续小说，叙述者是项目中的 AI 代理，主角是使用者。它支持 20–30 章长篇、按日连载和多语言输出，并要求配置真实来源与持续存在的代理，因此不会凭空补写事件、人物或公开内容。

Advertorial Agent 通过对话简报依次完成文案、设计、图片、组装和 Framer 发布，并在四个节点等待用户批准。它从按细分领域检索的广告素材库选择标题、语气、结构和图片参考，产出内容与图片说明，再写入 Framer CMS；需要配置相关 API、Pinecone 和 unframer MCP，且单次运行有成本上限。

当表格、流程、空间布局或交互比 Markdown 更适合表达时，这个技能会选择相应模板，生成可直接在浏览器打开的单文件 HTML。它覆盖计划、技术规格、代码评审、架构图、报告、原型、幻灯片和编辑器等场景，强调响应式、键盘操作、对比度与结果导出；对于简短答案或纯代码任务则明确保留 Markdown。

输入韩文文章或商品页后，它会先从统计、引用、来源、表达、关键词密度和 FAQ 等十个维度诊断薄弱点，再按内容领域选择模块完成改写并给出前后对比。它明确禁止编造数据与引语；方法源自英语环境的 GEO 研究，韩文效果和不断变化的生成式搜索排序仍需定期验证。

Metric Brand Auditor 把品牌影响力分析拆成七个调研维度和五个评分镜头，由并行研究者收集公开资料，再由可切换的评委 panel 独立打分并合成报告。它输出雷达图、异议热力图、影响力构造图和 90 天行动建议；同一品牌再次运行时可进入 EVOLUTION 模式，只更新发生变化的部分，并保存版本快照。