学习编写、复用和维护智能体技能与规则，适合希望沉淀工作方法的用户。
36 条精选 · 入门 17 · 按推荐学习顺序：越基础、直观越靠前，越系统、深入越靠后
Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation
Anthropic 的公告，宣布把 Agent Skills 这一开放标准捐赠给 Agentic AI Foundation（AAIF）。文中说明一个技能是包含 SKILL.md 及所需脚本或参考材料的文件夹，并称该标准自 2025 年 12 月发布以来已有 ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot、VS Code 等 70 多个智能体平台接入，累计发布约 100 万个技能、安装近 2.8 亿次。
Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation
Simon Willison 的短博客，转述 Anthropic 宣布将 Agent Skills 标准捐给 Linux 基金会下的 Agentic AI Foundation（AAIF），该基金会由 Anthropic 与 Block、OpenAI 于去年共同创立，此前的 Model Context Protocol 也已捐入。作者提到自己去年 12 月曾预测此事，并说明他是通过 datasette-mcp 插件用提示让 Claude 在自己博客中检索到相关旧文。
yomiyasu 是一个 Agent Skill（智能体技能），用于把 AI 生成的不自然日语润色为易读的日语，主要针对技术文章、设计规格书、PR 说明和内部报告等实务文本。它可加载到 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编码环境中使用，并另提供精简版 yomiyasu-mini 与 yomiyasu-pocket。
model-cache-cleaner: Claude skill that finds and safely cleans storage used by local AI tools
一个 GitHub 项目，README 将其描述为 Claude skill：查找本机本地 AI 工具占用的存储，展示找到的全部内容，并且只把用户挑选并确认的项目移入废纸篓。它覆盖 ~/.cache/lm-studio、~/.cache/huggingface、~/.ollama、~/.omlx 等目录，支持 macOS 与 Linux，脚本要求 Python 3.8+。项目作者在帖文中提到 macOS 常把 .cache 隐藏为系统文件，因此做了这个工具，并表示欢迎 issue 和 PR。
一个 macOS 命令行工具兼 Claude Code、Codex 的 Skill，可让 AI Agent 在所有窗口之上绘制大箭头、方框和文字。鼠标点击可穿透，键盘焦点不受影响，箭头会自动消失，采用 MIT 许可证。
面向 Claude Code、Codex 等 AI Agent 的 UI 设计 Skill，可让 Agent 探索多个不同的设计方向、并排比较，并依据真实截图进行迭代。适用于网站、应用、仪表盘和组件等界面设计场景，仓库提供英文与中文两种 README。
一个 Claude Code / Codex 技能，输入 /myoffice 后可在浏览器中以小办公室画面的形式实时查看本机上各个 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI 智能体正在做什么，提供 3D、2D 和列表视图。通过 git clone 到相应 skills 目录安装，需要 Node 18 以上，并带演示模式。
这是一个面向 Claude Code 的开源免费技能，定位为 Udemy、Coursera 的替代方案。用户给出一个主题，它会检索网络资料并生成约 12 节、每节 2 分钟的音频课程，并附上引用来源。技术标签显示其涉及文本转语音（ElevenLabs）、微学习与课程生成等方向。
这是一个 GitHub 仓库，提供一套可供编码智能体（如 Claude Code、Codex）使用的技能，用于生成产品宣传片：据描述，智能体会先阅读产品信息并给出三个方向，再撰写整支片子、自行作曲配乐，并在浏览器中打开编辑器，用户可在画面上点击指定要修改的位置。仓库标注 MIT 许可证，并给出 npx 安装命令、效果展示与结构说明。适合使用这类智能体工具制作用于推广的视频内容的用户参考。
这是一个 GitHub 仓库，提供 Grandet Skill 和一个匿名 MCP 服务器，用于让 AI 智能体查找任意模型最便宜的 API 并接入使用，价格数据来自 grandet.ai 上 1,800 多家官方、推理与中转服务商的标价。README 给出了网站、远程 MCP 服务器地址（无需注册和 API 密钥）以及向 Codex、Claude Code、Cursor 等智能体安装技能的方式。
这是一个 GitHub 仓库，介绍名为 McButler 的麦当劳点单参谋工具，基于麦当劳官方 MCP（mcp.mcd.cn）构建，据描述提供每日推荐、套餐营养成分分析、门店全成本比价、团餐配餐、以信贷评分卡思路计算的“麦险分”以及等餐小剧场等功能。仓库说明其是麦当劳程序员节创意开发大赛 Skill 赛道的参赛作品，并附有在线演示与使用命令。适合对 MCP 应用示例或餐饮点单工具开发感兴趣的读者。
一个面向 Claude Code 的开源技能（skill）项目：用户用一句话描述任意机械装置，Claude 便生成一个包含逼真、基于物理的交互式 3D 模拟的 HTML 文件，并附带可用于发布的短片。README 称其兼容 Agent Skills，采用 MIT 许可，标签涉及 Three.js、WebGL、工程、物理与剖视图等。
开源 AI 视频 Agent，把编码 Agent（如 Codex、Claude Code）变成视频 Agent。影片以 HTML 网页形式写成，由名为 Studio 的浏览器本地编辑器呈现并可手工或通过提问修改；每幕是一个用 frame(t) 函数绘制画面的网页，可组合动画网页、素材、图片和声音。
Just Got Claude for Work
这是一篇 r/ClaudeAI 的社区求助帖，发帖者因工作获得 Claude 账号（此前只用过 Copilot），其 Claude 已连接笔记本、SharePoint、C 盘和 Microsoft 套件；他不在技术岗，在采购部门做 Excel/PowerBI 数据分析、招标和邮件写作，想了解如何配置技能（skills）和扩展等。适合刚在企业办公场景上手 Claude、想了解非开发用途配置方式的人阅读。
How an Anthropic Japan BDR runs his day with a fleet of Claude agents
一篇用户故事，讲述 Anthropic 日本团队的商务拓展代表用 Claude Managed Agents 和 Claude Tag 清理收到的线索、撰写日英双语客户邮件。文中描述了他从逐个任务交给 Claude 并保存纠正结果，到逐步搭建多个分别负责不同例行工作的智能体的过程。
Zest: the QR code designer I built with claude because i got sick of seeing the same ugly square.
r/ClaudeAI 社区帖子。发帖者介绍自己做印刷行业、并非开发者，用 Claude 写出了二维码设计工具 Zest（zest.lemoncello.studio），免费设计、无需账号、下载的静态码不过期；它利用二维码的留白与纠错冗余，把点阵向图像明暗推近，使 logo 融入数据而非贴在上面，并在下载前逐点回读校验。帖子还列出其与 Claude 协作的方法：仓库顶部放 CLAUDE.md 写明工作规则（先确认需求、以手机截图为准、每次提交只改一处、由自己执行部署）、用统一验证脚本把关。适合想借 Claude 从零做产品、尤其是关注非开发者如何组织协作流程的人阅读。
The Cost of Accessibility in AI — Jemima Abu, CAIS
这是 CAIS 的 Jemima Abu 的一场演讲，讲述她做的一个小实验：同一个 Figma 实现提示词分别在没有可访问性指引和有可访问性技能的情况下运行，第二次成本低 58%、耗时约为三分之一。她随即说明这一未经控制的对比不能证明可访问性开发总是更便宜，并指出这种对比暴露的常见问题：智能体在原生 HTML 元素已能提供所需行为时仍自行发明冗长的自定义组件。演讲还讨论了智能体继承的代码库与提示词上下文、审计现有界面、把可访问性指令打包成技能、优先使用语义化 HTML、检查键盘交互、ARIA 的定位，以及自动化检查的局限和等到产品完成后再补做可访问性带来的返工。
How to Use Claude Code Skills for Better Python Docstrings
Real Python 的教程，作者 Philipp Acsany，阅读时长约 22 分钟，难度标注为中级。文章讲如何把反复解释的 docstring 书写约定固化成 Claude Code 的 skill，步骤包括在项目内创建 skill、用渐进式披露添加参考文件、加一个 Python 辅助脚本并把 skill 个人化，另有后续步骤与常见问题部分。适合需要统一 Python 代码文档规范并已在用 Claude Code 的开发者阅读。
I wrote working rules for designing CAD models with Claude Code — looking for feedback
r/ClaudeAI 社区帖子（原文为法语），作者用 Claude Code 通过 MCP 连接器控制 CAD 软件，做了一个参数化楼梯。为避免模型变得难以维护，他写了一份约 90 行的规则文件，让代理在每次会话开始时读取，内容包括：代理先提方案、经批准才改动；模型须保持可手工编辑（草图内标尺寸、命名参数、明确命名、基于骨架构建）；每次变更写入设计记录文件，便于配合 Git、PLM 或普通文件夹。作者以 MIT 许可在 GitHub 发布为 v0.1，仅在一个项目中测试过，并向使用 FreeCAD、Onshape、Fusion 或 SolidWorks 搭配 AI 代理的人征集补充规则的建议。适合把 AI 代理接入 CAD 建模流程、关心模型可维护性与变更记录的人阅读。
这是一个 GitHub 仓库，提供一个 Claude Code 技能，主张通过自己重新推导代码库的设计决策来学习该代码库。仓库标签涉及智能体技能、苏格拉底式提问和系统设计，标注为 MIT 许可、兼容 Agent Skills，并称可在 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体环境中使用。
这是一个智能体技能项目，用于通过浏览器对 SaaS 产品进行逆向工程，产出一份可用于重建该产品的知识库，内容涵盖界面屏幕、业务规则、数据模型、设计 token 和生产环境障碍。项目说明强调研究过程不接触生产数据，面向 agent-skills、浏览器自动化、Claude Code 等场景，并提供了一个以 Pipedrive 为例的示例报告页面。
这是一个 GitHub 仓库，提供 11 个免费（MIT 许可）的 Claude 技能，用于克隆任意应用：逆向分析、重建、测试 bug，并针对原应用用户的抱怨做改进。README 说明其中一个技能负责规划技术栈与数据库，其余还涉及重建设计系统、接入认证与支付、与原件打分对比、命名与品牌、撰写落地页和应用商店文案、部署到自有域名，并强调只重建功能与流程而非代码、标识、文案和内容。适合使用 Claude Code 等工具的开发者了解。
这是一个面向编码智能体的技能（skill）仓库，教智能体把动效设计视频重建为内联 SVG 形状加单一 GSAP 时间线的可编辑代码，可逐帧定位、无缝循环，并与原始视频并排比对。对于网站和应用的屏幕录制，它进一步用 GSAP ScrollTrigger 构建可交互的真实页面。仓库说明其兼容 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini 等工具，并提供多个示例页面及其体积、时长说明。
BAMA 全称 Build Any Mac App，是一套面向 AI 编码智能体的技能集合，用于考察、克隆、设计、构建、优化和测试基于 Swift 与 SwiftUI 的原生 macOS 应用。仓库说明称其目标是让用户看到喜欢的应用后，用智能体把它重建为自己的原生 Mac 应用，使用本地数据、无需 Xcode 图形界面，要求 macOS 26+ 与 Swift 6.2，提供 21 项技能并可作为 Claude Code 插件使用。
这是一个用于协调 Claude、Codex 和 Cursor 等多个编码代理窗口的开源工具，通过共享任务、确认回执、前置检查、并行测试、来源绑定证明和独立审查来组织多代理协作。它内置若干技能（复用经验教训、简化代码、工作量预测），并提供双语本地仪表盘跟踪进度、决策与证据，以及 MCP 插件。
一个开源工具，用于把同一份系统提示词（persona）应用到多个 coding agent 上，支持替换、追加、清空三种模式并可热切换。它通过写入托管配置块、PATH 前置同名壳（shim）以及会话内斜杠命令三层机制统一处理 codex、claude、opencode 等不同 agent 的提示词入口，提供本地 Web 控制台，要求 Node 20 以上、零依赖。
GitHub 项目 TransWork 的页面，定位为企业级桌面 AI Agent 工作台，把技能（Skills）、知识库与数字员工放在同一处协作。README 列出 Docker Compose 一键私有部署、内置免费 5 席位授权、桌面客户端与浏览器版 WebAgent 双入口、用户/角色/资源授权与审计日志等管控功能，以及集中配置模型密钥并统计用量的统一网关。页面附有主界面、AI 员工目录、技能中心等截图及在线演示地址。适合关注企业内部部署 AI Agent 平台的人。
这是一个面向 AI 编码代理的威胁建模工具与提示集合，让 Claude Code、Codex 等代理指向你的仓库后按结构化流程审查代码、信任边界、威胁、现有控制措施与缓解方案，并输出可核查的证据。项目提供 36 种架构工作流和 29 种方法与分析提示，采用 MIT 许可，思想源自 Trim Reaper 与 Dread Ledger。适合做应用安全、用编码代理开展威胁建模的人阅读。
Memory-Aware Agent Harnesses for Anti-Money Laundering — Nacho Martinez, Oracle
一个工作坊视频。演讲者以“模型是你改不了的部分，外围框架才是能取得实际收益的地方”为主线，讲解完整智能体栈：智能体循环、短期与长期记忆、上下文工程、toolbox 与 skillbox 模式、技能蒸馏和持续学习，并将其应用于一个全天候标记可疑银行交易的自主反洗钱智能体案例。时间轴显示内容还包括代理式系统即自动化加自主性、文件与数据库之别、记忆类型（短期、情景、程序、语义）、上下文摘要与压缩、指令层级、冻结模型如何通过持续学习提升、混合检索（语义加关键词），以及问答中的记忆层简化、预建 SQL 与动态查询等话题。
I Believe Everything My Agents Tell Me: Three Levels of Review — Corey Gallon, Rexmore
演讲视频中，Corey Gallon 以一个案例开场：起草智能体自检通过的需求函，被两个独立审查智能体发现所谓已到期的合同其实在不到三周前刚续约。他据此介绍针对智能体夸大已完成工作、误读事实或得出错误结论的三层审查方法，并称分析自己 2026 年的会话样本发现约四成存在重大错误（强调这是其样本情况，非通用错误率）。三层分别为：要求带指纹的已验证产物、独立智能体按控制总量提取并逐项核对差异、结合自审与冷审查智能体的复审；他同时报告了时间与 token 成本，并将方法以 agent skills 形式发布。
fofr 在 X 上列出一套做“发现类”工作的流程要点：让流水线能在盲测条件下复现已知结果，同时能拒绝已知的冒牌案例与仪器故障；不轻信自身结果，反复启动带有非诱导性提示的独立 Agent 做对抗式审查，并要求审查者从原始数据重新验证；每当审查发现问题，就尝试提炼成通用的技能或流程。适合用 AI Agent 做实验、数据探测或自动化研究工作的人关注。
Building agents: When to fold subagents into your main agent loop
这是 Anthropic Claude 平台的一篇开发者文章，讨论在什么情况下应减少子智能体、以及如何将它们迁移到主智能体循环中。文章介绍了子智能体的作用（验证、并行工作、模块化权限），并提到应用 AI 团队发现把路由器、规划器和领域子智能体并入主循环后，单一带技能的智能体在质量上常优于全提示设计和子智能体设计，且每任务成本与延迟往往更低。文中还提到配套的迁移工具包，含模式识别、方案评估和模拟系统演示。
anyone actually fold their subagents back in after that anthropic guide?
r/ClaudeAI 的社区帖子，作者说读到一份新指南称多数配置应只用一个主循环加技能，而不是堆一批子智能体，觉得说的就是自己。作者表示自己已有不少技能，但仍保留一个独立智能体，只在合并前检查工作，且从不交给写代码的那个；不确定这属于指南建议保留的类型，还是自己只是舍不得。帖子询问是否有人真的削减了子智能体、效果是否更好。适合正在设计 Claude Code 智能体与技能结构、考虑是否拆分审查环节的人阅读。
Lessons from building Claude Code: How we use skills
claude.dev 博客文章（作者 Thariq Shihipar，约 11 分钟阅读），讲述 Anthropic 内部构建并规模化使用数百个 skills 的经验。内容涵盖 skills 的定义（指令、脚本和资源的文件夹）、类型划分、编写技巧、分发方式、skills 市场管理、组合与度量方法，以及入门指引。
The new rules of context engineering for Claude 5 generation models
这是 claude.dev 博客的一篇工程文章，作者 Thariq Shihipar，发表于 2026 年 7 月 24 日。文章说明他们为更先进的模型删除了 Claude Code 系统提示中超过 80% 的内容，并讲述如何把这一经验应用到自己的上下文工程中，包括在 Claude Code 和自建智能体里的实践；文中把系统提示、Skills、CLAUDE.md 文件、记忆等来源共同构成的上下文称为上下文工程。
Stanford CS146S：The Modern Software Developer
斯坦福大学 CS146S 课程网站，主题是 AI 原生软件开发。课程描述说明 LLM 使软件开发从以手工编码为主转为开发者与编码智能体协作，内容涵盖 MCP、agent skills、规格驱动开发（spec-driven development）、循环工程和“软件工厂”等实践与技术，以及为智能体提供上下文与能力、把产品需求转成可执行规格、设计人机共同规划构建评估改进的迭代流程。课程为 3 学分，先修要求为相当于 CS111/CS161 的编程经验，建议具备 CS221/229 背景，包含动手作业、项目和业界从业者讲座。