仓库/Skill 库

带有生成式 UI 的 AI 驱动搜索引擎。An AI-powered search engine with a generative UI

故事创作 AI Agent，应用于小说、剧本、互动游戏与 IP 内容。Story Creation AI Agent for novel, scripts, translation, interactive games, and IP content

🚀💪Maximize your efficiency and productivity. The ultimate hub to manage, customize, and share prompts. (English/中文/Español/العربية). 让生产力加倍的 AI 快捷指令。更高效地管理提示词，在分享社区中发现适用于不同场景的灵感。

AOS Community Edition：开源 Agent 操作系统。AOS Community Edition: the open agent operating system.

✨ Agentic HTML 编辑器——本地 AI agent 编写 HTML，你负责发布。🚀 75 个 Skill × 9 种呈现形式（杂志 · 演示文稿 · 海报 · 小红书/推文 · 原型 · 数据报告 · Hyperframes）。🛡️ 沙箱预览 · 📤 一键发布到微信 / X / 知乎 / HTML / PNG。🔑 零 API key——支持 Claude Code / Cursor / Codex / Gemini / Copilot / OpenCode / Qwen / Aider。✨ The agentic HTML editor — your local AI agent writes the HTML, you ship it. 🚀 75 Skills × 9 Surfaces (magazine · deck · poster · XHS / tweet · prototype · data report · Hyperframes) 🛡️ Sandboxed preview · 📤 1-click to WeChat / X / Zhihu / HTML / PNG 🔑 Zero API key — Claude Code / Cursor / Codex / Gemini / Copilot / OpenCode / Qwen / Aider.

开源吸尘机器人Open-source vacuum robot cleaner

Comp AI CRM 是一款专为 AI Agent 设计的开源 CRM。Agentic 优先的 CRM。Comp AI CRM is an open source, CRM designed for AI agents. Agentic-first CRM.

使用 Python 构建自主 AI Agent。Build autonomous AI agents in Python.

将任意品牌转化为可滚动 3D 世界落地页的 skillA skill that turn any brand into a scrollable 3D world landing page

Gentle-AI 配置你已在使用的 AI 编程 Agent：Claude Code、Cursor、OpenCode、Codex、Pi 等。可选择持久化记忆、Organic-Driven Development、精选 skills、MCP servers、personas 以及可选的有界评审。开源，无 Agent 锁定。Gentle-AI configures the AI coding agents you already use: Claude Code, Cursor, OpenCode, Codex, Pi, and more. Choose persistent memory, Organic-Driven Development, curated skills, MCP servers, personas, and optional bounded review. Open source, no agent lock-in.

首个开源 Agent Skill 构建器，通过 vibe workflow 定义 Skill，可运行于 Claude Code、Cursor、Codex 等平台；用于构建 Clawdbot 🦞、为 Lovable 提供 API、为 Slack 和 Lark/Feishu 构建 Bot，主张 Skill 是基础设施而非 prompt。The first open-source agent skills builder. Define skills by vibe workflow, run on Claude Code, Cursor, Codex & more. Build Clawdbot 🦞· APIs for Lovable · Bots for Slack & Lark/Feishu · Skills are infrastructure, not prompts.

🔥 官方 Firecrawl MCP Server —— 为 Cursor、Claude 以及其他任意 LLM 客户端增添强大的网页抓取与搜索能力。🔥 Official Firecrawl MCP Server - Adds powerful web scraping and search to Cursor, Claude and any other LLM clients.

最快的 enterprise AI gateway（比 LiteLLM 快 50 倍），具备自适应负载均衡、集群模式、guardrails，支持 1000+ 模型，在 5k RPS 下额外开销 <100 µs。Fastest enterprise AI gateway (50x faster than LiteLLM) with adaptive load balancer, cluster mode, guardrails, 1000+ models support & <100 µs overhead at 5k RPS.

面向 AI 与人类的代码库智能：代码健康分、自动生成文档、git 分析、死代码检测，以及通过 MCP 提供的架构决策支持。Codebase intelligence for AI and humans: code health scores, auto-generated docs, git analytics, dead code detection, and architectural decisions via MCP.

把书、长视频、播客等高价值内容蒸馏成可执行的 Agent Skills

Plano 是面向 agentic 应用的 AI 原生代理与数据平面，内置编排、安全、可观测性和智能 LLM 路由，让你专注于 agent 核心逻辑。Plano is an AI-native proxy server and data plane for agentic apps. Smart LLM routing, observability, agent orchestration, and guardrails so you stay focused on your agents core logic.

TalkToFigma：AI Agent（Cursor、Claude Code、Codex）与 Figma 之间的 MCP 集成，使 Agentic AI 能与 Figma 通信，读取设计并以编程方式修改它们。TalkToFigma: MCP integration between AI Agent (Cursor, Claude Code, Codex) and Figma, allowing Agentic AI to communicate with Figma for reading designs and modifying them programmatically.

ClearML —— 以自动化 CI/CD 简化 AI 工作负载。一站式 MLOps/LLMOps 解决方案，涵盖实验管理、数据管理、pipeline、编排、调度与服务。ClearML - Auto-Magical CI/CD to streamline your AI workload. Experiment Management, Data Management, Pipeline, Orchestration, Scheduling & Serving in one MLOps/LLMOps solution

开源全球情报平台——实时 OSINT 仪表盘——Palantir 替代方案——按交易量抽取 0.5%，钱包地址 2nZNHm3Lr9umG3DVrzYwHgktwkuKuJRXqqRqs3ewpumpOpen Source Global Intelligence Platform - Real-Time OSINT Dashboard - A Palantir Alternative - We Get 0.5% on Volume Traded 2nZNHm3Lr9umG3DVrzYwHgktwkuKuJRXqqRqs3ewpump

提供威胁建模、扫描、分诊、修补等技能，以及一个可通过 /customize 定制的自主扫描 harness。Skills for threat modeling, scanning, triage, patching, plus an autonomous scanning harness you can /customize

让 Agent 具备浏览器使用能力的 Claude Skill。A Claude Skill to give your agent the ability to use a web browser

面向 Apple Silicon 的端侧语音 AI。On-device Speech AI for Apple Silicon

原子化构建 AI AgentBuilding AI agents, atomically

装在手机上的对话副驾：在 QQ / X / 飞书里读懂对方、给出候选回复、一键填入输入框，发不发由你。非侵入，只读屏幕，不 hook 不改包。

AI Agent 治理工具包 —— 提供策略执行、零信任身份、运行沙箱与可靠性工程，覆盖 OWASP Agentic Top 10 全部 10 项。AI Agent Governance Toolkit — Policy enforcement, zero-trust identity, execution sandboxing, and reliability engineering for autonomous AI agents. Covers 10/10 OWASP Agentic Top 10.

为 Agent 打造的快速精准代码搜索，相比 grep+read 减少约 98% 的 token 用量。Fast and Accurate Code Search for Agents. Uses 99% fewer tokens than grep+read

Anthony Fu 精选的 Agent Skill 集合。Anthony Fu's curated collection of agent skills.

Chronos：面向时间序列预测的预训练模型Chronos: Pretrained Models for Time Series Forecasting

Gemma 4 26B-A4B 在任意 M 系列 MacBook 上以约 2 GB 内存进行推理。Gemma 4 26B-A4B inference in ~2 GB of RAM on any M-series MacBook

类似 v0，但在 Cursor / Claude Code / Windsurf 中使用：可搜索 10,000+ React/Tailwind 组件，用 AI 生成新 UI 并发布你自己的组件——直接在编辑器中完成。Magic MCP 现已成为第 21 个 MCP；本包保持旧配置继续可用。配置方式：21st.dev/mcpIt's like v0, but in your Cursor / Claude Code / Windsurf: search 10,000+ React/Tailwind components, generate new UI with AI, and publish your own — right from your editor. Magic MCP is now the 21st MCP; this package keeps old configs working. Setup: 21st.dev/mcp

AIGCPanel 是一个简单易用的一站式AI数字人系统，支持视频合成、声音合成、声音克隆，简化本地模型管理、一键导入和使用AI模型。

清华大学 LaTeX 论文模板LaTeX Thesis Template for Tsinghua University

OpenSquilla——token 高效的 AI Agent，同等预算，更高智能密度OpenSquilla — Token-Efficient AI Agent with same budget, higher intelligence density

内嵌于你应用中的 AI agent 工作区，具备 Code 与 Write 双模式。AI agent workspace with Code Write and Design modes built into your application.

Codex登陆助手：安全地在本地导出您的已登录 ChatGPT 会话配置，生成符合 Codex 规范的 auth.json 本地备份文件。

LLM 实战指南：从基础到使用 LLMOps 最佳实践将 LLM 和 RAG 应用部署到 AWSThe LLM's practical guide: From the fundamentals to deploying advanced LLM and RAG apps to AWS using LLMOps best practices