meta-skill-creator:按开放标准创建与校验 Agent Skill

meta-skill-creator 是 oakoss 维护的 Meta Skill,依据 agentskills.io 开放标准,指导在 Cursor、Claude Code 等兼容 Agent 上完成 Skill 目录结构、SKILL.md 五段式章节、frontmatter 触发描述、reference 与 scripts 拆分,以及 skills-ref validate 校验与分发。文章梳理渐进式披露、命名约束与常见错误,适合作为 Skill 生态入门与团队规范化的参考。

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prompt-engineering:把 Agent 的 Prompt 写成可复用的工程规范

oakoss/agent-skills 中的 prompt-engineering(v1.0,MIT)将 CoT、ReAct、Tree-of-Thoughts、extended thinking 与工具调用设计整理为可安装的 Agent Skill,并对 Claude 4.x、GPT-4.1、OpenAI o 系列及多模态场景给出差异化写法。文章介绍其核心原则、模式速查、常见错误与 pnpm dlx 安装方式,说明适合结构化推理与 Agent 工作流、不适合简单问答与开放式创意写作,并给出官方 GitHub 地址。

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dsh-window-bounds:记住 DeepSeek Harness 桌面端的窗口尺寸和位置

`dsh-window-bounds` 是 DeepSeek Harness 桌面端的一个记忆插件,用于保存和还原窗口尺寸与位置。由于 Electron 壳未暴露相关 IPC 通道,该插件通过监听 `index-inject` 事件,利用 `window.resizeTo` 和 `window.moveTo` 在 `dsh-app://app` 页面实现功能。它从 localStorage 读取数据,结合当前显示器校验,并将结果防抖写入存储,单显示器下仅在位置可放时还原。插件默认启用,无配置面板,仅记录尺寸与位置,最大化和全屏状态不会被还原。

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agent-patterns:多 Agent 设计模式与编排实践

agent-patterns 是 oakoss agent-skills 集合(112 条 hand-curated)中的 Multi-Agent 专题 Skill(v1.1,MIT),归纳 fungible swarm、流水线、层级编排、两阶段评审等模式,并说明 Claude Code 子 Agent 的配置路径、工具白名单、并行与批处理建议,以及子 Agent 不可嵌套等约束。适合设计自定义 .claude/agents、委托批量任务或排查协调问题时对照使用;可通过 pnpm dlx skills add oakoss/agent-skills -s agent-patterns 安装。

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programmatic-seo:用模板与数据批量做 SEO 页面

programmatic-seo 是 coreyhaines31 Marketing Skills 系列中的 Agent Skill(v2.1.0),面向用模板与数据规模化创建 SEO 页面。文章介绍其业务评估流程、六条核心原则、12 种 Playbook(目录、地域、对比、集成等)、六步实施框架、内外链与索引策略、上线质检及常见失误,并说明 SKILL.md 存放位置与典型对话用法。安装细节以 GitHub 仓库为准。

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ai-seo:把 AI 搜索优化(GEO/AEO)做成可执行工作流

ai-seo 来自 coreyhaines31/marketingskills(SKILL.md v2.9.0),面向让内容被 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 等引用。Skill 提供参考路由、启动前上下文、四步 AI 可见性审计、结构/权威/存在感三支柱,以及 agent readiness、llms.txt 等本地 references。安装可用 npx skills 或 skillkit 指定 ai-seo,兼容 Claude Code、Codex、Cursor 等 Agent Skills 客户端。适合需要可执行 AEO/GEO 清单的团队;需注意平台行为与时效数据、Google 与多引擎策略差异,传统 SEO 审计请用 seo-audit。

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dsh-task-completion-beep:任务结束时在浏览器播放提示音

DSH Web 插件通过 Web Audio API 在任务状态由运行变为空闲时播放五声短提示音,提供明确的听觉反馈。该插件无需外部依赖,遵循 MIT 协议,且不访问网络或读写用户数据。安装后,用户可在任务运行结束时听到提示音;若未听到,需先进行一次页面交互以绕过浏览器自动播放限制。

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core-web-vitals:用现场与实验室证据优化 LCP、INP、CLS

core-web-vitals 是 Addy Osmani web-quality-skills 仓库中的 Agent Skill(v2.0,MIT),面向 LCP、INP、CLS 三项 Core Web Vitals。它要求先看 CrUX p75 与浏览器性能 trace,再只针对失败指标查代码与资源,修复后用等价 lab 重测,且不宣称现场指标立刻改善。文档覆盖 LCP 常见根因、检查清单、INP/CLS 专项引用,以及 CrUX、Lighthouse、一方 RUM 等测量来源边界。安装:npx skills add 指定仓库与 --skill core-web-vitals。

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dsh-file-transfer:为 DSH 文档预览添加下载与上传操作

`flyhigao/dsh-file-transfer` 是一个 DSH 客户端插件,旨在简化文件交互。它在文档预览工具栏和文件夹行添加了原生下载与上传入口,支持下载文件(文件夹为 ZIP)及流式上传多文件。该插件限制下载总大小小于 10 GiB,单文件上传小于 1 GiB,并自动处理文件名冲突。需安装 DSH Web 0.1.7-rc.2 或更新版本,使用官方命令安装后重启即可生效。

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web-quality-audit:用 Lighthouse 做网站质量一站式审计

web-quality-audit 是 Addy Osmani 的 web-quality-skills 中的 Agent Skill,以 Lighthouse 13+ 与浏览器实测证据为核心,覆盖性能(含 Core Web Vitals)、可访问性、SEO、最佳实践与 Agentic Browsing。一次串联 150+ 检查项,按影响与置信度归类并给出修复建议,支持 Lighthouse CLI、PageSpeed Insights 与 Chrome DevTools MCP 等工具路由。通过 npx skills add 安装后,可用自然语言触发全站或单页审计。

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wp-plugin-development:把 WordPress 插件从结构到发布的流程写进 Agent Skill

wp-plugin-development 来自 WordPress/agent-skills,面向插件从架构、Hooks、激活卸载到 Settings API、数据与 Cron、安全基线及发布打包的全流程。兼容 WordPress 7.0+ 与 PHP 7.4+,依赖 bash、node,部分步骤需 WP-CLI。文章说明分诊脚本、核心步骤、验证清单与 npx skills add 安装方式,并与区块开发 Skill 形成互补。

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wp-block-development:Gutenberg 区块全生命周期开发 Skill

wp-block-development 来自 WordPress agent-skills,面向 Gutenberg 区块从脚手架、block.json、注册到动态渲染与 deprecation 的完整流程。兼容 WordPress 7.0+,配合 list_blocks 等脚本与 references 文档,覆盖 apiVersion 3、属性序列化、Inner Blocks 及 @wordpress/scripts 验证。可通过 npx skills add 安装,适合修复 Invalid block、迁移 iframe 编辑器与维护区块元数据。

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test-framework-migration-skill:在 Selenium、Playwright、Puppeteer、Cypress 之间迁移 E2E 测试

test-framework-migration-skill 由 TestMu AI 维护,位于 LambdaTest/agent-skills 仓库,面向 Cursor 等 AI 助手,在 Selenium、Playwright、Puppeteer、Cypress 之间迁移 E2E 测试。Skill 通过五步流程识别源/目标框架与语言,强制读取 reference 映射文档后改写定位器、等待、断言与生命周期,并附带 Gotchas 与校验清单。支持 10 组迁移方向,可用 npx agentskillsforall 安装。MIT 许可,版本 1.0。

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detox-skill:为 React Native 生成 Detox 灰盒 E2E 测试

detox-skill 是 TestMu AI 在 LambdaTest agent-skills 仓库中发布的 Agent Skill,面向 React Native 用 JavaScript/TypeScript 生成 Detox 灰盒 E2E 测试。内容覆盖用例生命周期、Matchers/Actions/Expectations、设备控制、反模式、.detoxrc.js 与 testID 约定,以及本地 detox build/test 与 TestMu AI 上 Espresso/XCUITest 云执行流程。适合已在或计划采用 Detox 的 RN 团队,在对话中快速产出可落地的测试与配置骨架。

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selenium-skill:让 AI 按 Selenium WebDriver 规范写端到端测试

selenium-skill 由 TestMu AI 维护,位于 LambdaTest/agent-skills 仓库,MIT 许可。它在用户提及 Selenium、WebDriver、Grid 或跨浏览器测试时,引导 Agent 生成 Java/Python/JS/C#/Ruby/PHP 的生产级 WebDriver 脚本,支持本地 ChromeDriver 与 TestMu AI 云(RemoteWebDriver、3000+ 浏览器/OS 组合)。Skill 内置执行目标分流、语言与测试框架映射、POM 与显式等待规范,并引用多语言 patterns 与调试文档,适合 Legacy Selenium 团队约束 AI 输出、减少默认 Playwright 带来的栈不一致。

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jest-skill:为 Jest 生成单元与集成测试的 Agent Skill

jest-skill 是 LambdaTest agent-skills 仓库中的 MIT 许可测试 Skill,由 TestMu AI 维护,用于在对话中生成 JavaScript/TypeScript 的 Jest 单元与集成测试。覆盖 describe/it 结构、常用 matcher、jest.mock 与 spy、异步 resolves/rejects、React Testing Library 交互示例及快照测试,并提供 npx jest 常用命令与反模式对照;进阶内容见 reference/playbook.md。适合已使用或计划使用 Jest 的团队,通过 Agent 统一测试代码风格。

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playwright-skill:面向生产环境的 Playwright E2E 测试生成

playwright-skill 是 TestMu AI 在 MIT 许可下维护的 Agent Skill,面向生成生产级 Playwright E2E 与自动化脚本,支持 TypeScript、JavaScript、Python、Java、C#。写代码前会区分本地与 TestMu AI 云端(3000+ 浏览器/系统组合及真机),默认 TypeScript,并约定 Web-First 断言、选择器优先级与超过三则用例时的 POM。资料给出本地 playwright.config、云端 LT_USERNAME/LT_ACCESS_KEY 与 CDP 连接、校验脚本 validate-config.py 及 npx playwright test 运行方式;HyperExecute 与 SmartUI 需转交其他 Skill。

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notion-meeting-intelligence:用 Notion 上下文自动准备会议议程与材料

OpenAI 维护的 notion-meeting-intelligence 通过 Notion MCP 搜索与抓取页面,按会议类型选用 reference 模板,在 Notion 中创建或更新议程与 pre-read,并可结合 Codex research 补充调研。文章介绍 Skill 定位、核心能力与官方 Quick start,并说明 npx skills 安装及 Codex 下 Notion MCP 的配置与 OAuth 登录步骤。适合已在 Notion 沉淀文档、希望减少会前手工拼材料的团队。

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winui-app:用 Agent Skill 引导 WinUI 3 桌面开发

winui-app 是 OpenAI skills 仓库中的 curated Skill,面向 WinUI 3 与 Windows App SDK。它将任务分为环境、脚手架、设计、实现与排错,捆绑 WinGet 配置与 dotnet new winui 流程,并按场景加载 references。Skill 强调明确 packaged/unpackaged、优先 Microsoft Learn 与 WinUI Gallery、默认浅色深色主题与原生 CommandBar,且在改代码后 build 并启动验证顶层窗口。安装命令为 npx skills add https://github.com/openai/skills --skill winui-app。适合需要可复现环境引导与现代 Fluent 桌面 UX 的 Windows 开发者。

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aspnet-core:按官方指引构建与审查 ASP.NET Core 应用

aspnet-core 是 OpenAI skills 仓库 Curated 目录中的 Agent Skill,用于按 Microsoft 当前文档构建、审查、重构 ASP.NET Core 应用,覆盖 Blazor、Razor Pages、MVC、Minimal API、SignalR、gRPC 等。Skill 通过分主题 reference 与固定 Workflow 按需加载资料,默认优先 WebApplicationBuilder 与 .NET 10,并尊重既有应用模型。安装可使用 npx skills add。适合在 Agent 中维护 C# Web 项目、减少过时 API 与错误选型时启用。

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firecrawl-build-interact:在业务代码里组装 Firecrawl `/interact` 多步浏览器流程

firecrawl-build-interact 是 Firecrawl 官方 Agent Skill,用于在业务代码中组装 Firecrawl /interact 流程。当 /scrape 无法应对登录、分页、填表、无限滚动或 JS 单页应用时,它封装 steps、waits 与鉴权导航等模式,使多步浏览器操作可视为单次调用。安装命令为 npx skills add 指定仓库与 skill 名。适合需要鉴权抓取、分页采集与多步表单等场景。

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cloudflare-email-service:在 Workers 里收发事务邮件的 Agent Skill

Cloudflare 在 2025 年推出平台内 Email Sending 与 Email Routing,Worker 可用 send_email binding 发信、email() 处理器收信。官方 cloudflare-email-service Skill 汇总前置检查、场景路径、参考文档与常见配置错误,强调以 Cloudflare 文档和 wrangler 类型为准。文章介绍 Skill 定位、安装命令 npx skills add、wrangler 域名开通与 binding 配置,并给出 send()、入站转发与 postal-mime 解析的可核对示例,说明事务邮件边界与 raw 流单次读取等注意点。

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gemini-live-api-dev:Gemini Live API 实时流式开发指南

gemini-live-api-dev 是 Google Gemini 官方 gemini-skills 仓库中的开发 Skill,面向通过 WebSocket 构建 Gemini Live API 实时双向音视频/文本流式应用,并支持从 2.0/2.5/3.1 Live 迁移到 Gemini 3.8。内容覆盖 VAD、extended thinking、异步函数调用、会话管理与 ephemeral tokens,以及 google-genai 与 @google/genai(>=2.3.0)的建连与送流示例。安装可用 npx skills add。适合实时语音助手、多模态 Live 会话与浏览器安全鉴权场景。

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gemini-api-dev:面向 Gemini API 的官方开发 Skill

gemini-api-dev 是 Google gemini-skills 仓库中的官方 Agent Skill,用 Critical Rules 约束当前模型名、google-genai 新 SDK 与 interactions API,覆盖文本、多模态、函数调用、结构化输出与从 generateContent 迁移。文章说明安装命令 npx skills add、Python/TypeScript Quick Start、多轮 previous_interaction_id 与 Deep Research 后台任务模式,并提醒 store 默认值与 legacy 模型禁用策略。

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twoFactor Skill:在 Better Auth 中落地 TOTP/OTP 双因素认证

twoFactor 是 Better Auth 官方 Agent Skill,说明如何在应用中配置 twoFactor 插件与 twoFactorClient,覆盖 TOTP 验证器、邮件/短信 OTP、备用码、登录 twoFactorRedirect 流程、可信设备与加密存储等完整 2FA 生命周期。文章基于官方 SKILL 文档整理安装命令、迁移步骤与典型代码示例,适合需要 MFA 且已采用 Better Auth 的开发者,让编码助手按官方实践生成配置而非脆弱的单因素方案。

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