综合合集
Eu4ng/agent-skills · Personal agent skills shared across repositories (Agent Skills standard + Claude Code plugin marketplace)
这是一个按 Agent Skills 标准组织的个人 Agent 技能合集,涵盖 Git 工作流(提交、分支、推送、PR、worktree)、技能编写、Python 开发、环境引导,以及 GitOps 变更、Grafana 面板检查、Home Assistant、Proxmox、Ansible、Kubernetes 节点维护与排障、Patroni 等基础设施运维场景。仓库本身同时作为 Claude Code 插件市场发布,也支持读取 .agents/skills 的工具(Codex、Cursor 等)。
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程序员用于日常开发与运维工作:按 Conventional Commits 规则编写提交信息、创建和整理 Git 分支、推送前检查、撰写 PR 标题与正文、用 worktree 并行开发;按官方文档规范编写 Python 脚本与测试;对 Kubernetes 节点进行 drain、重启、资源变更与排障;处理 GitOps 集群变更、Grafana 面板检查、Ansible 剧本编写与语法检查、Patroni 数据库状态查询与 switchover。
★ 0 · 资料合集
原文发布:未知收录:2026-09-28
综合合集
24601/Augustus · Agent skills for designing, training, evaluating and improving application-specific decision systems. Primitive/model selection, data assembly, export/reload and bounded hill climbing. TypeSafe Jev is the default hosted exemplar; independent of TypeSafe.
Augustus 是一套面向智能体的技能集合,用于发现决策模型的合适插入位置、构建决策驱动的系统、创建评估并基于真实结果做有界爬山式改进。它覆盖基元与模型选择、数据组装、导出与重载,以及置信度阈值、弃权与人工回退等边界判断;同时附带 augustus-train,引导智能体完成特定任务的数据组装、候选选择、拟合、导出/重载与受限改进。它独立于 TypeSafe,TypeSafe Jev 仅作为默认托管示例。
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程序员在开发智能体或决策驱动系统时,使用 Augustus 技能集合发现决策模型的合适插入位置、构建系统、创建评估并基于真实结果做有界爬山式改进;也可用 augustus-train 引导完成特定任务的数据组装、候选选择、拟合、导出/重载与受限改进。
产品经理在需要做决策或权衡取舍的产品场景中,使用 Augustus 比较在固定预算下选择项目的多种方式,明确价值、证据缺口与权衡;或审查置信度阈值,说明分数含义、何时弃权以及应在留出案例上测量什么。
★ 11 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-28
综合合集
olibyte/agent-toolkit · Provider-agnostic agentic engineering stack for any project: curated Agent Skills for Claude Code, Cursor, Codex, and Antigravity, plus a factory that runs coding tasks on isolated EC2 workers and opens PRs.
agent-toolkit 是一个与具体模型供应商无关的代理式工程栈,由两部分组成:一是面向 Claude Code、Cursor、Codex CLI 和 Antigravity CLI 的精选 Agent Skills 与统一工作方式(含 poteto-mode 以及 swarm、interrogate、figure-it-out 等可选技能);二是 factory 控制器,可在一次性的隔离 EC2 worker 上执行单个编码任务,完成克隆仓库、修改、运行检查、推送分支并开启 PR,并把每步进度发到 Slack 后删除 worker。仓库也列出其他技能目录与 quota-axi 等推荐技能。
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程序员使用该仓库提供的 Agent Skills 与统一工作方式,在 Claude Code、Cursor、Codex CLI 和 Antigravity CLI 中辅助编码工作;可选技能 swarm 用于分发多个 worker 并汇总报告,interrogate 用于让多个模型审查同一 diff 并给出结论,figure-it-out 用于在没有合适 playbook 时先编写再执行;factory 控制器可在隔离 EC2 worker 上执行单个编码任务,完成克隆仓库、修改、运行检查、推送分支并开启 PR。
★ 1 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-28
工作流
wenboxia/airadar · AIRadar · 每日定时运行的 AI 行业情报工作流
AIRadar 是一个定时运行的 AI 行业情报工作流,将 20 个分层信源经抓取、去重、打分后按综合分三路分流:高分自动发布、中等分数每周交人审批、低分丢弃留档,并沉淀为可检索的 AI 行业知识库。项目采用三维价值分(相关度/新颖度/长期价值)打分,提供每周 12 条的人工审批单、三条降级链(内容、模型、业务)和分层记忆机制,并配套数据完整性、打分路由、分类稳定性、摘要忠实度与模型选型等评测脚本。
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程序员作为可复用的 LLM 工作流参考,用于构建定时运行的行业情报聚合流水线:分层信源抓取、去重、三维价值分打分与三路分流,并配套数据完整性、打分路由、分类稳定性、摘要忠实度与模型选型等评测脚本,可供程序员在开发类似 LLM 应用时借鉴其架构与评测方法。
产品经理用于产品经理跟踪 AI 行业动态:每日定时聚合 20 个分层信源,按相关度/新颖度/长期价值打分并三路分流,高分自动发布、中等分数每周交人审批,沉淀为可检索的 AI 行业知识库,帮助产品经理持续获取行业情报。
★ 22 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-28
综合合集
pilotgetup855/bbshare-skills · Open‑source AI agent skills for Claude Code and Codex, covering video creation, short‑form production, downloading, Xiaohongshu content, and AI content workflows.
bbshare-skills 是一组面向 Claude Code、Codex 及其他兼容 AI Agent 的可复用开源 Skills,聚焦视频创作、短视频生产、视频下载、小红书内容和 AI 内容工作流。仓库包含四个独立技能目录:bbshare-video 负责从主题生成 HTML 幻灯片、旁白、TTS、字幕、背景音乐并合成 MP4 讲解视频;book-account-video 面向抖音 / TikTok 风格读书账号短视频,包含口播稿、人工审核、TTS 与字幕同步;video-download 基于 yt-dlp 下载抖音及受支持平台视频并自动选择清晰度与合并音频;xhs-food-card 生成 3:4 竖版小红书美食卡片,含食材、步骤、热量估算和发帖文案。每个技能以独立目录维护,含 SKILL.md,可单独安装、修改与版本管理,设计上强调可复用、可检查、可迭代以及人机协作。
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程序员作为可复用 AI Agent 技能合集,程序员可将其中的技能目录复制到 Claude Code 或 Codex 的 skills 目录,用于视频生成、短视频制作、视频下载和小红书内容生成等自动化工作流;每个技能以独立目录维护,含 SKILL.md,可单独安装、修改与版本管理。
产品经理产品经理可参考该仓库中 bbshare-video 的讲解视频生产流水线,将主题转换为 HTML 幻灯片、旁白、TTS、字幕、背景音乐并合成 MP4,用于知识科普、产品介绍、课程讲解和文章视频化等场景。
★ 2 · 资料合集
原文发布:未知收录:2026-09-28
工具
Edina3459/claude-code-flow-visualizer · Visualize Claude Code harnesses as interactive flow graphs directly from your repository to map agents, skills, and MCP connections.
该项目依据仓库内容,把 Claude Code 的相关配置以交互式流程图形式呈现,用于梳理 agents、skills 与 MCP 连接之间的关系。适合需要理解或排查 Claude Code 多智能体与工具连接结构的开发者使用。README 摘录仅给出项目名,具体安装、运行与依赖信息未说明。
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程序员将 Claude Code 的 agents、skills 与 MCP 连接配置可视化为交互式流程图,帮助开发者理解或排查多智能体与工具连接结构。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-28
综合合集
curtisgalloway/public-skills · Reusable agent skills for Claude Code and other agentic coding tools
这是一个以插件市场形式分发的、面向编码智能体的可复用技能(skill)集合。技能按主题分组为 hardware-lab(USB 抓包与协议逆向、台式仪器)、driver-porting(净室驱动规格与板卡专家,另见 driver-lab 仓库)、agent-workflow(与编码智能体长期协作:设计伙伴、项目规划、交接、会话学习等)、dev-tools(工程实用工具)等插件,并提供 everything 聚合插件。每个技能是 plugins/<theme>/skills/<name>/ 下的目录,含 SKILL.md 及脚本、参考或模板,遵循 Agent Skills 约定,可通过 Claude Code、Codex、Antigravity 或扫描 SKILL.md 目录的安装器(如 Vercel skills CLI)安装。
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程序员面向编码智能体的可复用技能集合,程序员可用于 USB 抓包与协议逆向、净室驱动规格编写、驱动移植、板卡专家咨询、代码审查(review-swarm、reference-driver-review)、项目规划与交接、会话学习等开发工作。
★ 2 · 资料合集
原文发布:未知收录:2026-09-28
工具
ruvnet/RuVector · RuVector provides High Performance, Real-Time decisions and agent memory , Self-Learning Ai, Vector GNN DB built in Rust.
RuVector 是一个用 Rust 编写的向量数据库与 Agent 记忆基础设施,提供本地语义嵌入、持久化向量检索、图关系与超图存储、显式反馈学习、记忆生命周期管理以及可选的共享记忆能力。它包含 @ruvector/typesafe 决策模型,可将文本转为带置信度与弃权信息的类型化决策,适用于工单路由、意图分类、紧急度评估等无需完整大模型调用的受限任务。默认检索路径在本地运行,学习来自记录的结果与反馈,托管服务为可选项并形成独立数据边界。
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程序员在本地开发环境中为 AI Agent 或应用嵌入持久化向量记忆,使用 Node.js 或 Rust API 存储和检索语义向量,支持跨会话恢复,无需数据库服务器或 API 密钥。
产品经理利用 @ruvector/typesafe 决策模型对工单进行路由、意图分类和紧急度评估,将文本转为带置信度与弃权信息的类型化决策,无需调用完整大语言模型。
★ 4529 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-28
工具
skillberry-ai/cap-evolve · Optimize any AI agent’s skills, tools/MCP, and prompts against your own evals.
cap-evolve 是一个用于优化 AI Agent 能力的 Python 工具与框架:在用户已有的 Agent 和评测之上运行「评测 → 诊断失败 → 生成候选修改 → 验证门控 → 提交」的循环,依据失败轨迹改进系统提示词、工具实现代码、MCP 工具面和技能包(Skill package),只优化 Agent 读取的内容而非模型权重。每次候选修改都是一次 git 提交,可通过终端实时视图和 dashboard 查看差异、成本、时间与逐任务通过/失败热力图;采用 val 显著性门控接受候选、密封测试集只评一次以保证评测诚实性。支持接入自有 Agent(实现 tasks/run_target/score 三个必需方法)以及 Claude Code 插件、多种编码 Agent 宿主等使用路径,并提供 toy_calc 等无需 API Key 的示例。
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程序员程序员可用 cap-evolve 在自有 Agent 和评测之上运行「评测 → 诊断失败 → 生成候选修改 → 验证门控 → 提交」循环,依据失败轨迹改进系统提示词、工具实现代码、MCP 工具面和技能包,并通过终端实时视图和 dashboard 查看差异、成本、时间与逐任务通过/失败热力图。
★ 61 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-27
工具
RPER2001/rigshare-mcp · Model Context Protocol server for RIGShare — browse construction equipment and Robotics & AI hardware rentals from any MCP-compatible AI agent. Also recruits equipment owners.
rigshare-mcp 是 RIGShare 的 Model Context Protocol 服务器,向 Claude Desktop、Cursor、VS Code 等兼容 MCP 的 AI 智能体暴露 20 个工具:4 个无需鉴权的只读工具可搜索和查看工程机械、Robotics & AI 硬件租赁信息,16 个需 RIGShare API Key 及相应 scope 的工具支持预订、发布与管理设备列表,以及在已确认订单上启动、查询、延长和结束远程会话。涉及付款的操作由服务器计算金额、由真人完成支付与审批,智能体不代填卡号、不代批请求、不代替完成 MFA。项目还包含面向设备所有者的入驻介绍工具。
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程序员程序员在开发或测试需要 GPU 算力、机器人或 AI 硬件的项目时,可通过兼容 MCP 的 AI 智能体检索可租赁的 H100、A100 80GB、人形机器人、工业机械臂等设备,并在已确认订单上启动、查询、延长和结束远程会话,获取一次性访问令牌与连接交接信息。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-27
工具
spring-projects/spring-ai · An Application Framework for AI Engineering
Spring AI 为 Java/Spring 生态提供了一套 Spring 友好的 API 与抽象,用于开发 AI 应用。它将 Spring 的可移植性和模块化设计原则引入 AI 领域,核心目标是连接企业数据与 API 同 AI 模型。框架支持多家主流 AI 模型提供商(Anthropic、OpenAI、Amazon Bedrock、Google、Ollama、Mistral AI、DeepSeek 等)及多种模型类型(对话、嵌入、文生图、音频转录、文本转语音、内容审核),提供可移植的同步与流式 API、结构化输出、向量存储集成、工具调用、可观测性、ETL 文档注入管道、模型评估、ChatClient 与 Advisors API、MCP 支持、对话记忆与 RAG,以及 Spring Boot 自动配置和 Starters。
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程序员在 Java/Spring 项目中开发 AI 应用:使用 Spring 风格的 API 与抽象连接企业数据/API 与 AI 模型,调用多家模型提供商的对话、嵌入、文生图、音频转录、文本转语音、内容审核等能力,并实现结构化输出、工具调用、向量存储集成、RAG、对话记忆、可观测性、模型评估以及 MCP 支持。
★ 9484 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-27
工具
modelcontextprotocol/java-sdk · The official Java SDK for Model Context Protocol servers and clients. Maintained in collaboration with Spring AI
这是 Model Context Protocol(MCP)的官方 Java SDK,由官方与 Spring AI 协作维护,用于让 Java 应用通过标准化接口与 AI 模型和工具交互。它同时支持客户端和服务器两种角色,涵盖同步与异步通信模式,核心模块包含 STDIO、JDK HttpClient 与 Servlet 传输,并提供可插拔的 JSON 序列化实现。
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程序员Java 程序员可以使用该 SDK 在 Java 应用中集成 MCP 客户端或服务器,通过标准化接口与 AI 模型和工具交互,支持同步与异步通信模式,并利用 STDIO、JDK HttpClient 与 Servlet 传输以及可插拔的 JSON 序列化实现来构建 AI 集成功能。
★ 3712 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-27
工具
spring-ai-community/spring-ai-agentcore · Spring Boot integrations for Amazon Bedrock AgentCore
一个开源 Java 库,通过注解、自动配置和可组合的 advisor 等 Spring 风格模式,把 Amazon Bedrock AgentCore 的能力引入 Spring AI。提供 Runtime Starter(自动配置 /invocations 与 /ping 端点、SSE 流式、健康检查、限流)、Identity(工作负载令牌、API Key、OAuth 2.0 凭证与响应式传播)、Memory(短期与长期记忆)、Browser(基于 Playwright 的网页导航、内容提取、截图、表单交互)、Code Interpreter(安全的 Python/JavaScript/TypeScript 执行与文件获取)、Artifact Store(会话级、基于 TTL 的生成文件存储)、Common 与 BOM 等模块,并附带多个示例与 Terraform 基础设施即代码,支持部署到 AgentCore Runtime 或独立运行。
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程序员在 Java/Spring Boot 项目中集成 Amazon Bedrock AgentCore 能力,构建具备流式响应、会话记忆、网页浏览和代码执行能力的 AI Agent,并部署到 AgentCore Runtime 或独立运行。
★ 65 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-27
工具
spring-ai-community/spring-ai-session · Structured, event-sourced conversation memory layer for Spring AI applications.
Spring AI Session 是一个 Spring AI 库,为 AI 应用提供结构化、事件溯源的会话管理能力。它把每条消息建模为带身份、时间戳、会话归属和可选分支标签的 SessionEvent,支持在历史过长时按轮次边界触发上下文压缩(compaction),并通过 SessionRepository SPI 在内存、JDBC(PostgreSQL、MySQL、MariaDB、H2)等后端之间切换。配合 SessionMemoryAdvisor 接入 ChatClient 后,调用会自动加载历史、追加消息并在需要时压缩,还包含事件过滤、多智能体分支隔离与跨会话召回等文档主题。
展开详情收起详情:Spring AI Session:为 Spring AI 应用提供事件溯源式会话记忆与上下文压缩⌄
程序员在开发 Spring AI 应用时,使用该库为 AI 应用提供结构化、事件溯源的会话管理能力,把每条消息建模为带身份、时间戳、会话归属和可选分支标签的 SessionEvent,并在历史过长时按轮次边界触发上下文压缩;通过 SessionRepository SPI 在内存、JDBC(PostgreSQL、MySQL、MariaDB、H2)等后端之间切换,配合 SessionMemoryAdvisor 接入 ChatClient 后自动加载历史、追加消息并在需要时压缩。
★ 46 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-27
综合合集
spring-ai-community/spring-ai-agent-utils · A Spring AI library that brings Claude Code-inspired tools and agent skills to your AI applications.
Spring AI Agent Utils 是一个面向 Java 生态的 Spring AI 库,将 Claude Code 风格的核心能力重新实现为 Spring AI 工具,包含文件读写编辑、Shell 命令执行、Grep/Glob 代码搜索、网页抓取与搜索、结构化任务管理(TodoWrite)、子 Agent 编排(含 A2A 协议与 Docker 沙箱执行后端)、可复用的 Markdown 技能模块(Agent Skills)以及跨会话长期记忆(AutoMemoryTools/Advisor)。项目以 Maven 模块形式组织并提供 BOM,附带代码助手、技能、子 Agent、待办、记忆等多个示例工程,帮助开发者在 Spring Boot 应用中构建具备工具调用与多 Agent 协作能力的 AI 应用。
展开详情收起详情:Spring AI Agent Utils:为 Spring AI 应用提供 Claude Code 风格的工具与 Agent 技能⌄
程序员在 Spring Boot / Spring AI 应用中构建具备工具调用与多 Agent 协作能力的 AI 应用,使用文件读写编辑、Shell 命令执行、Grep/Glob 代码搜索、网页抓取与搜索、结构化任务管理、子 Agent 编排、可复用 Markdown 技能模块以及跨会话长期记忆等能力,并参考 code-agent-demo 等示例工程实现 AI 编码助手。
★ 640 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-27
工具
spring-ai-community/mcp-security · Spring Security Configuration for MCP
该项目是 Spring AI 社区维护的 MCP(Model Context Protocol)安全组件,为 MCP 服务端、MCP 客户端和 Spring Authorization Server 提供授权支持。它支持用 OAuth 2.0 保护 MCP 服务器、配置 MCP 客户端的 OAuth 2.0 授权流程、搭建面向 MCP 工作流的授权服务器,并实现对 MCP 工具与资源的细粒度访问控制;同时提供 API-key 认证和 Origin 校验(防 DNS 重绑定)。
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程序员为基于 Spring AI 的 MCP 服务端、客户端和授权服务器提供 OAuth 2.0 安全授权支持,包括用 OAuth 2.0 保护 MCP 服务器、配置 MCP 客户端的 OAuth 2.0 授权流程、搭建面向 MCP 工作流的授权服务器,并实现对 MCP 工具与资源的细粒度访问控制;同时提供 API-key 认证和 Origin 校验(防 DNS 重绑定)。
★ 115 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-27
综合合集
dfrysinger/skills · My agent skills for GitHub Copilot CLI and other coding agents.
这是一个面向 GitHub Copilot CLI、Claude Code 和 Codex CLI 的可复用 Agent 技能库,覆盖需求调研(scout)、设计文档、原型、开发循环、独立双模型审查、视觉验证、无人值守长任务、会话交接与邮箱通信、技能创作与评测等环节,帮助编码 Agent 规划任务、保持长任务不跑偏、验证真实行为并保留上下文。仓库附带 session-control 与 mailbox-watcher 扩展,用于多会话通信与本地文件系统 IPC。
展开详情收起详情:skills:为 GitHub Copilot CLI 等编码 Agent 提供可复用技能的工作流集合⌄
程序员使用 scout 在写代码前调研项目、现有工作和生态中的解决方案;使用 design-doc 为系统性或高风险变更编写并评审持久工作单;使用 development-loop 按风险规模开发并交付非平凡变更;使用 dual-review 用独立模型家族审查变更并验证争议发现;使用 visual-proof 为运行中的 UI 候选捕获视觉证据;使用 guardrails 将架构规则编译为确定性检查;使用 git-history-recovery 恢复丢失或错位的 Git 工作;使用 secret-hygiene 避免凭据进入对话、源码控制和发布历史。
产品经理使用 prototype 在实现前用一次性 HTML 草拟新界面或大幅变更的界面;使用 visual-proof 为运行中的 UI 候选捕获并检查视觉证据;使用 walkthrough-video 为新增 UX 的拉取请求录制、验证、检查并附加候选绑定的走查视频;使用 grill-me 就计划或设计中每个未解决分支访谈用户。
★ 2 · 资料合集
原文发布:未知收录:2026-09-26
工具
mfanafuthimhlanga/wchats · Multi-tenant platform for deploying customer-service and transactional AI agents in four steps: create, configure, test, deploy. Layout-aware ingestion, hybrid retrieval (pgvector + BM25 + RRF + reranking), a four-node validation chain, Ragas evals and adversarial red-teaming gate every release. Nothing reaches a customer unverified.
W Chats 是一个多租户平台,让非技术型商家通过四步流程(创建、配置、测试、部署)上线客服与交易型 AI Agent。它提供结构感知的文档摄入、pgvector + BM25 混合检索与重排、四节点验证链、基于 Ragas 的评测与对抗式红队测试,并把这些结果作为部署门禁,未通过验证的 Agent 无法面向客户。支持控制台操作与 REST + SSE API 编程调用两种方式,还包含退款、下单等交易能力的能力信封、幂等执行、身份验证与审计。
展开详情收起详情:W Chats:面向中小企业客服与交易型 AI Agent 的多租户部署平台⌄
程序员作为可复用的多租户 AI Agent 部署平台代码库,程序员可参考其 FastAPI + Celery 架构、混合检索(pgvector + BM25 + RRF + 重排)实现、四节点验证链、Ragas 评测与红队测试门禁,以及带幂等执行和审计的交易型工具契约,用于构建或审查类似的客服/交易型 Agent 系统。
产品经理产品经理可参考该平台面向非技术商家、以创建-配置-测试-部署四步流程上线客服与交易型 AI Agent 的产品设计,以及将评测和红队结果作为部署门禁而非仪表盘展示的机制,用于设计 AI Agent 产品的上线流程与质量门禁。
★ 0 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-26
综合合集
shootdaj/skills · Portable agent skills for Claude Code & Codex — one source of truth, synced across machines
这是一个个人维护的便携式 Agent 技能(agent skills)集合,面向 Claude Code、Codex、Cursor 和 Hermes 等 AI 编程终端。它通过将共享技能以符号链接方式安装到各终端,实现单一来源、多处同步,编辑后通过 git pull 即可在所有机器(笔记本、工作站、远程服务器)上生效。仓库提供一条 npx 命令完成全局安装与更新,并内置大量技能,涵盖 DJ 演出准备(曲目获取、Soulseek 下载、调性排序、播放列表导出)、HTML 报告发布、浏览器购物比价、项目状态回顾、CapCut 草稿生成、UI/UX 与前端设计、知识图谱生成、Token 压缩沟通模式、深度访谈、Azure 静态站点发布等。仓库还包含若干带原作者署名与许可证的第三方技能搬运副本,并定义了每个技能以 SKILL.md 加 references/assets 目录组织的固定布局。
展开详情收起详情:skills:跨 Claude Code、Codex 等终端同步的便携 Agent 技能集合⌄
程序员使用仓库中的技能辅助编程工作:通过 create-skill-ccch 创建、校验并全局安装共享技能;使用 recap 在离开项目后快速回顾项目状态;使用 forge 以规范驱动 TDD 搭建和配置项目;使用 graphify 将代码、文档等输入转为知识图谱;使用 caveman 压缩沟通以节省 token;使用 clean-my-ai-harness-codex 在模型或指令变更后规划安全清理;使用 use-claude 从 Codex 委派实现或前端工作。
产品经理使用仓库中的技能支持产品工作:通过 report-publisher 构建并发布精美的 HTML 报告,其中 visual-product-shortlist 模板默认用于购物和产品对比;使用 lazada-shopping 在已登录浏览器中研究 Lazada Thailand、比较实时商品和购物车并发布带照片和直接链接的评分视觉候选清单;使用 ui-ux-pro-max 获取 UI/UX 设计智能(风格、配色、字体搭配、组件/技术栈指导)以构建和评审界面;使用 frontend-design 创建有辨识度的生产级前端界面;使用 grillme 深度访谈模式在开始工作前充分界定主题范围。
★ 0 · 资料合集
原文发布:未知收录:2026-09-26
Agent Skill
Momoyeyu/autodev · Open the black box of vibe coding. A clarify-first Agent Skill: agree on a target — blueprint, passing test set, or benchmark threshold — then loop inside a judged worktree and hand off visible evidence. | 打开 VibeCoding 的黑盒:先与人对齐目标(blueprint/全绿测试组/benchmark 阈值),在裁决脚本监督的 worktree 中迭代,交付看得见的证据
autodev 是一个 clarify-first(先澄清)的 Agent Skill,面向功能开发、缺陷修复与性能优化三类场景。它要求先与人对齐目标——蓝图、全绿测试组或 benchmark 阈值——并记录基线与边界,然后在独立 git worktree 与分支中迭代:每次尝试都提交,被否决的优化尝试回滚到最佳提交,最后由 Handoff 合并分支并交付可见证据(建成态图、通过的测试组或优化过程图)。它由 Markdown 协议加一个 Python 标准库判断脚本 autodev_verify.py 组成,脚本负责机械可检查的部分(冻结文件未被改动、改动在批准范围内、时间预算、评分方向与余量、越界尝试无残留、蓝图元素覆盖、每轮判定与原始输出留档),其余依赖 Agent 判断与人类一次性评审整个 Clarify 阶段。它不提供运行时或测试框架,只调用目标项目自身的命令。
展开详情收起详情:autodev:先对齐目标的 Agent Skill,在受监督的 Worktree 中迭代并交付可验证证据⌄
程序员用于功能开发、缺陷修复与性能优化三类编程工作:先与人对齐目标(蓝图、全绿测试组或 benchmark 阈值)并记录基线与边界,再在独立 git worktree 与分支中迭代,每次尝试提交、被否决的优化尝试回滚到最佳提交,最后由 Handoff 合并分支并交付可见证据(建成态图、通过的测试组或优化过程图)。
★ 7 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-26