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palamedes 把多 agent 研究提示词、可加载研究技能、校准场景、浏览器界面和离线 HTML 模板放在同一套方法中，要求重要主张回到可检索原文、保留逐字引文，并把空缺标成未找到而不是补写。它按问题 stakes 分层处理，强调不同 agent 的一致意见不等于独立证据；网页界面可使用用户自己的 API key，仍需自行核查资料质量。

job-hunt-skill 从职位描述和个人经历库出发，经过八个阶段生成一页简历 PDF、求职信、LinkedIn 私信和申请表要点，再引导填写申请、记录进度并根据反馈改进后续材料。它始终保留主简历不被单次申请改写，不自动提交、不编造指标，原始模板偏向英国 AI 初创岗位；使用者需要准备真实经历并按目标市场调整配置。

past-paper-topic-analyzer 先澄清考试板块和年份，从公开镜像下载并解析 PDF，让 Claude 逐题阅读后归纳主题，再生成包含 Coverage、完整题目清单和年度频率热力图的三张工作表 Excel。它按整道大题计数，跨主题只作次级标签，避免子题或重复标签扭曲频率；结果适合复习排序，前提是来源 PDF 可访问且范围设定清楚。

skill-triage 读取任务、可用 skill 元数据和必要的仓库上下文，输出任务复述、复杂度层级、风险标记、最多五个候选、应避免的工具、推荐执行顺序和最终 verdict。破坏性或不可逆任务会停下来要求确认，找不到本地匹配时才用经过清理的关键词做受限发现；它只是建议器，不会阻止调用者直接执行或替用户完成任务。

theaccessible skill 调用 theaccessible.org 服务，把 PDF 转成无障碍 HTML、带标签的 PDF，并返回 veraPDF PDF/UA-1 一致性报告和下载链接。它会明确列出缺少标签或替代文本等失败规则，不会把未通过的文件误报为合规；使用前需要 API key 和出站 HTTPS。

claude-tabletop 读取项目的代码与配置，挑选贴合实际技术栈的安全或连续性场景，生成主持人手册、参与者材料和可交互 HTML。演练中可计时、逐个揭示事件、记录决策并导出 JSON，再由配套技能起草带行动项的事后报告。

sd-coach 是 Claude Code 的系统设计面试教练，提供 coach、mock、tutor、drill 和 teach 五种练习方式，覆盖范围界定、容量估算、高层设计、API、数据模型和故障模式。它可按公司或职位描述调整题目与评分，并把 teach 内容写入个人 concepts wiki。

OpenOrder 让 AI 代理维护一套本地投资研究 Wiki：每次读到财报、新闻、文章或对话后，更新公司、行业、框架和投资组合页面，并记录时间线。它把原始材料、可编辑 Wiki 和技能模板分层保存，支持跨来源交叉引用、矛盾提示与健康检查，且兼容多个代理环境。

webEmbedding 以 URL 为入口，先判断页面能否直接复用，再用 Playwright 捕获 DOM、样式、资源、网络和交互状态；无法复用时生成受边界约束的 HTML/CSS/React 脚手架。它还比较截图、DOM、计算样式、交互和响应式断点，适合静态或半静态页面；不负责登录、验证码、支付等后端行为。

cursor-chats-bridge 在 Windows 上以只读方式连接 Cursor 的本地 SQLite 聊天数据，为 Claude Code 暴露列出工作区、读取当前对话、搜索消息和查看日志等 MCP 工具。每五分钟运行的计划任务会把新消息追加到本地 JSONL 日志，方便跨会话回顾；它不修改 Cursor 数据，但只捕获当前打开的聊天，且不支持历史回填。

army-to-civilian 面向转业军人，将美国陆军经历按目标读者和文档类型改写为民用职场语言，覆盖简历要点、LinkedIn、求职信和 STAR 面试回答。它提供军衔与术语映射、常见自我翻译错误检查和输出前清单；目前重点适配 Army，其他军种需要自行调整。

SendFlow API Skill 为 Claude Code 提供 SendAPI 的 44 个接口参考，覆盖活动、群组、消息、账号、模板、黑名单、验证和媒体。它包含请求与响应示例、OpenAPI 规范及 Node.js/Python 客户端，并明确列出发送、建组和其他写操作的速率限制；使用前需要用户在 SendFlow 后台创建 API key。

claude-caffeinate 提供跨 Windows、macOS 和 Linux 的 /caffeinate 命令，让系统在长时间代理会话中不因休眠而停住。默认只阻止系统休眠，可选同时保持显示器亮起，并支持定时、停止和状态查询；唤醒锁由进程范围控制，进程结束后会自动清理。

feishu-service-bot-skill 面向 Node.js 自托管、基于 WebSocket 的飞书/Lark IM 服务机器人，梳理 @ 提及触发、环境变量、多 LLM 切换、消息去重、单工作进程任务队列、图片处理、轻量会话和子技能热加载等关键决策。它适合 1–50 人的团队内部机器人；高并发服务和公开 Webhook 不在默认范围内。

cic-skill 将关娜西 CIC 的创业经历提炼为六个心智模型，用于分析女性独立创业、单点深耕、跨国发展和在高光时刻重启等议题。它强调借用思维框架而非模仿本人说话，并以中文触发词调用；项目声明内容基于公开资料与授权素材，仅供学习交流。

xhs-cdp-scraping 让 Claude Code 通过 CDP 连接用户已登录的真实 Chrome，抓取小红书帖子和评论，并优先拦截页面自身请求而不重做 X-S/X-T 签名。它包含风控信号、评论分页、节奏和数据去标识化规则，适合少量公开内容的个人研究；不支持高吞吐批量抓取、自动登录、验证码绕过或生产商业用途。

cc-passenger-prototype skill 面向 CC 招车乘客端，在既有页面语言上补充新业态、增加页面变体、添加 BEM 组件块或维护 tokens.css 与 base.css。它以 OKLCH、BEM 和 WebView H5 为固定骨架，要求复用现有组件并保持顶栏规则；不直接输出 Vue、React 或 UniApp，也不仿制真实第三方 App。

当你在产品、架构、命名或供应商之间犹豫时，它会为每个选项分别生成辩护，再交给没有先验上下文的独立裁判按自定义标准比较。工具支持 2 到 32 个候选、单败淘汰赛，并把提示、回应、检索和逐项评分保存到磁盘，便于复盘；结果只选出一个胜者，不适合需要完整排名的任务。