从工作场景出发，找到开源方案

通过 npm 把按模块组织的 Claude 技能复制到当前项目，用于 SEO 报告、站点地图、文档解析、Docker 配置、简历或报告生成及 CI/CD 等开发任务。仓库还提供构建脚本来补齐索引和包文件，适合统一维护多类自动化技能。

TipTour 是常驻菜单栏的 macOS 语音操作助手。按住快捷键说出需求后，它能结合当前窗口、悬停位置或手绘高亮区域执行点击、输入、启动应用、滚动和文本改写等操作。应用通过 Gemini Live 理解语音与屏幕，再结合 macOS 辅助功能定位界面元素。源码构建要求 macOS 14+、Xcode 16+ 和用户自己的 Gemini API Key，并需要授予麦克风、屏幕录制与辅助功能权限。

Light Skills 是面向科研、竞赛与创新项目的 Agent Skill 包，可从模糊方向开始，逐步完成文献检索与查新、想法批判、研究计划、数据与实验、结果分析、论文写作、科研绘图、投稿或知识产权材料。它用项目台账记录目标、决策、未验证声明和下一步，并在关键阶段保留用户确认点，而不是让智能体一次跑到底。适合需要可审计、可回退、可跨对话续接的研究工作流。

Lazyweb Skill Pack 为 AI 编程代理提供基于真实界面证据的设计研究流程，可搜索移动端和桌面产品截图、查找相似界面、获取多屏用户旅程，并辅助设计、评审、流程图生成和变更提案。它由本地 Skills 与托管 MCP 组成，安装器可配置多种客户端；基础安装、健康检查和工作流发现免费，但实际数据工具与使用额度取决于账户方案和实验分配。可选自动路由会在用户同意后写入受标记范围的指令块。

GodotPrompter 为 Godot 4.3+ 游戏项目提供按需加载的领域知识，让编码智能体在搭建项目、实现玩法和发布游戏时遵循 Godot 最佳实践，并提供 GDScript 与 C# 示例。它支持多种编码智能体；涉及社区插件的技能仍要求项目先安装对应插件。

ML Forge 是一款可视化 PyTorch 流程编辑器，用户无需手写训练代码，就能在画布上连接数据预处理、模型层和训练配置节点。它会生成并运行图像分类训练流程，实时显示损失曲线，支持保存检查点、对训练后模型执行推理，并导出为清晰的 PyTorch 项目。使用前需安装 Python 3.10 以上版本，且 PyTorch 与 torchvision 需要单独预装。

Coasts 允许在一台机器上同时运行同一项目的多个完整实例，每个实例拥有独立卷、网络与动态端口，并可把当前选中的实例映射到固定本机端口。它只需仓库根目录中的 Coastfile，也能复用现有 Docker Compose，且完全本地运行；目前以 macOS 为主要支持平台，Linux 的低端口绑定需要额外配置。

Designer Skills 把产品设计过程拆成 8 个可单独调用或串联执行的 Agent Skills：追问并消除决策空白、生成设计简报、规划信息架构、建立明暗模式令牌、拆分可构建任务、按明确美学原则实现移动优先前端，并依据简报做代码或截图评审。流程会先检查现有组件、主题和依赖，避免重复造轮子；每个功能的文档持续保存在项目 .design 子目录，方便中断后继续。

Education Agent Skills Library 提供 165 个循证教学技能，覆盖 20 个领域：前 19 类服务教师与学习设计者，第 20 类用于约束 AI 在学习会话中如何回应学生。它支持 Claude、Codex、Hermes 等工具，免费使用时推荐本地或插件安装；需要远程发现的托管 MCP 仍可使用，但必须申请访问令牌。

VexJoy Agent 通过 `/do` 或 `$do` 接收普通语言请求，自动选择领域智能体与对应方法技能，再按阶段执行、测试、评审和验证。它既覆盖软件开发，也支持研究、写作、数据分析和自包含 HTML 产物；钩子与脚本用于阻止跳过关键步骤。

这款本地优先的 Markdown 桌面编辑器提供实时预览、阅读模式、代码高亮、Mermaid 图表、标签页和文件夹管理。它的上下文侧栏可暂存多个文件，显示文件数与 token 估算，并复制带相对路径的 AI 可用资料包。还支持媒体预览、CSV 查看、PDF 导出、主题与会话恢复，适合经常把笔记交给外部 AI 工具的人。

SkillDeck 用原生三栏界面集中管理 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor 等代理的技能，可浏览 skills.sh 与 ClawHub、从 GitHub 或本地导入、检查更新，并通过符号链接分配给不同代理。它还内置 SKILL.md 编辑与预览；运行需要 macOS 14 及以上，下载的未签名版本首次启动可能需要手动放行。

File Converter Pro 是一款面向 Windows 10/11 的离线桌面转换工具，可在同一界面处理文档、图片、音频和视频，并支持批量任务。文件无需上传，应用不依赖网络且不发送遥测；安装版和便携版都可在没有 Python 或预装依赖的 64 位系统上运行。它还提供右键菜单、监控文件夹和计划任务，适合需要长期在本地自动处理多种格式的用户。

扫描代码库后创建或改进适配项目结构与技术栈的 CLAUDE.md，并通过同步命令清理失效引用、修复文件链和拆分超出 150 行的内容。它还提供链接、依赖和漂移审计，以及转换为 AGENTS.md 的命令；完整钩子功能要求较新的 Claude Code。

从 GitHub、本地目录或 ZIP 安装和更新 Agent Skills，按规范批量校验并管理元数据，再通过 CLI 或 MCP 提供给不同编码助手。它采用先搜索、后按需加载的方式，适合技能数量较多或客户端没有原生技能支持的场景；项目仍在开发中，接口可能变化。

ConvexSkills 提供可安装的指南与模板，帮助编码助手按 Convex 模式实现后端函数、实时数据、定时任务、Webhook 和迁移等常见需求。它支持标准 `.agents/skills` 与项目技能目录；官方维护的 Convex Agent Plugins 位于另一个仓库。

Claude Code ASO Skill 把 iOS 与 Android 应用商店优化拆成可执行的代理流程，可完成关键词研究、元数据草案、行动项、报告和管理摘要。开发者可在 Claude Code 中安装完整的多代理版本，非命令行用户也可把独立 ZIP Skill 上传到 Claude 桌面或网页应用。部分分析会调用实时数据接口，因此需要网络连接，最终商店文案和策略仍应由应用团队核对。

Nexscope 提供 53 个可安装到 OpenClaw、Claude Code、Cursor、Codex 等客户端的 Amazon Seller Skills，覆盖关键词研究、Listing 优化、FBA 计算、PPC、竞品和销售分析。技能本身是无需 API key 的 Markdown 指令，适合基于已提供材料做分析；仅安装技能并不能直接访问实时 Amazon 市场数据。