值得收藏的 20+ 个 Agent Skills、仓库和市场
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值得收藏的 20+ 个 Agent Skills、仓库和市场 值得收藏的 20+ 个 Agent Skills、仓库和市场 Modified June 17 5 92,040 用于改进 UI/UX 的设计智能。 nextlevelbuilder/ui ux pro max skill 6 60,442 把代码转成可交互知识图谱。 Egonex AI/Understand Anything 7 60,265 面向编码智能体的生产级工程 Skill。 addyosmani/agent skills 8 53,903 使用 Claude Code Skill 模式驱动的 AI 求职系统。 santifer/career ops 9 44,469 让智能体远离泛化输出的品味 Skill。 Leonxlnx/taste skill 10 42,815 研究 Reddit、X、YouTube、HN 和网络上的趋势。 mvanhorn/last30days skill 这是一份带有主观取舍的清单，收录了值得安装、收藏，或作为自建模板参考的智能体 Skill、合集、市场和相关工具。 Skill 是编码智能体的复用单元。它通常是一个包含 SKILL.md 的文件夹，用来一次性教会智能体某种能力，这样你就不必在每次会话里反复解释；只有当任务需要时，智能体才会加载它。如果你想了解背景，Anthropic 的 《为真实世界配备 Agent Skills》 和 Claude Code Skill 文档 是最值得先读的两个一手来源。 这篇文章是 《智能体编码阅读清单》 的配套篇。那份清单整理了值得关注的人，而这一篇整理值得安装的能力。 核心判断是：最好的 Skill 通常是你为自己的代码库写的那个。但你不该从空文件夹开始。先安装那些已经被验证过的 Skill，学习它们的形态，然后再写自己的。下面每个链接都已经被验证过。这就是资源库。 短版路径 如果你只想知道安装顺序，可以按这个来： 1. 从官方仓库开始，学习一个好的 SKILL.md 应该长什么样。 2. 收藏市场和精选列表，用来发现新东西。 3. 在收集单个Skill之前，先安装一个工作流框架。 4. 为你实际使用的技术栈添加厂商 Skill。 5. 当你第三次重复同一条指令时，把它写成自己的 Skill。 Skill 正在变得可移植。它们起源于 Claude 生态，但 SKILL.md 格式正在扩散。OpenAI 现在也记录了 ChatGPT 里的 Skills 和 面向 Codex 的 Agent Skills，这里的几个合集已经可以跨 Claude Code、Codex、Cursor 和 Gemini 运行。选择 Skill 时，看它能做什么，而不是看它属于哪一家厂商。 从哪里获取 在讨论任何单个 Skill 之前，先知道它们在哪里。先从源头开始，再向外扩展。 • anthropics/skills 是 Claude 官方仓库，也是正确的第一站。它包含 Claude 自带的文档 Skill、mcp builder 和 skill creator，后者还会在文章末尾再次出现。读几个这里的 Skill，是学习优秀 SKILL.md 形态最快的方法。 • openai/skills 是另一边的同类仓库：Codex 的官方 Skill 目录，里面包括 Linear Skill 这样的现成集成。它的存在是一个很清晰的信号：Skill 正在成为跨智能体格式，而不只是 Claude 的惯例。 • Claude Skills Marketplace 是社区 Skill 的可搜索目录。当你心里有一个具体任务，想在自己动手写之前看看是否已有现成方案时，就去这里。 • Smithery 是 Skill 和 MCP server 的注册表，支持一条命令安装。适合你想快速接上某个东西，而不是手动克隆和复制文件时使用。 • Agensi 补上了市场这一层，里面也包含付费 Skill。即使你大多数时候安装的都会是免费资源，也值得知道商业层已经存在。 我会收藏的合集 收藏合集 真正有用的启发不是“安装最大的盒子”，而是“研究什么东西正在获得关注，以及它为什么会获得关注”。 三个精选列表会帮你做过滤。当一个新 Skill 开始流行，它通常会先出现在这些地方，然后才进入官方仓库。 • ComposioHQ/awesome claude skills 是 Claude Skill、资源和工具的广义精选列表。当我想快速了解整个版图时，这是我第一个查看的地方。 • VoltAgent/awesome agent skills 收集了来自官方开发团队和社区的一千多个 Skill，并标注了它们能在哪些智能体上运行。如果你不是只用 Claude，它在跨 CLI 覆盖上更强。 • Murat Can Koylan 的 Agent Skills for Context Engineering 更聚焦：它收录面向上下文工程、多智能体架构和生产级智能体系统的 Skill。当你是在构建智能体，而不只是使用智能体时，可以优先看它。 先装框架，而不是单个 Skill 最高杠杆的动作不是安装某一个 Skill，而是安装一个连贯的合集，让它带来一整套工作方式。下面是我自己在用的一个，加上两个被广泛关注、值得研究的合集。 • Jesse Vincent 的 superpowers 与其说是一堆零散的Skill，不如说是一个智能体 Skill 框架和开发方法论。它给智能体建立有纪律的习惯：先头脑风暴再构建、测试驱动开发、系统化调试、编写并执行计划，以及在正确时机请求评审。这是我每天都在运行的那个，因为它改变的是智能体的工作方式，而不只是智能体知道什么。 • andrej karpathy skills 把 Andrej Karpathy 关于语言模型写代码时容易出错之处的观察，浓缩成一个可以直接放进去的护栏。我这里也安装了它。它很小，但效果不成比例地大：在问题进入你的代码差异之前，就先拦下了常见失败模式。 • Garry Tan 的 gstack 把他自己的 Claude Code 配置打包给任何人采用：几十个带立场的工具，分别充当 CEO、设计师、工程经理、发布经理和 QA。当你想要一套完整、预接线的工作方式，而不是自己组装零件时，可以用它。 • Matt Pocock 的 mattpocock/skills 是“真实工程师的 Skill，直接来自我的 .claude 目录”。一个实践者的真实设置，往往比那些专门为了分享而构建的东西更有用。 面向你技术栈的最佳实践 最有用的类别之一，是来自你本来就在使用的工具的官方 Skill。这指向了团队发布知识的真实变化。过去是发布一个希望你阅读的文档站；现在越来越多团队会发布一个由智能体运行的 Skill：把最佳实践变成规定性、可执行的东西，而不是留成一份希望别人会遵守的指南。 这些是我会安装来匹配自己技术栈的 Skill。 • PlanetScale 的 database skills 教智能体正确处理数据库、schema、查询和迁移，而不是编造看起来正确但会静默出错的 SQL。你可以把它和 neondatabase/agent skills 配合使用，后者面向 Neon 的无服务器 Postgres，还包括一个会给智能体分配真实数据库的 claimable Postgres Skill；再加上 redis/agent skills，把缓存也做对。 • Vercel 工程团队的 next skills 覆盖前端这一半，其中 next best practices 会让智能体保持在框架预期的模式内。supabase/agent skills 对 Supabase 平台做了类似的事。 • 厂商名单现在读起来就像一张技术栈图：Stripe 负责支付，Cloudflare 负责边缘，HashiCorp 负责 Terraform，Hugging Face 负责模型，Trail of Bits 负责安全，旁边还有 Netlify、Sanity、WordPress 和 Expo。检查一下你依赖的工具有没有发布 Skill。越来越多工具已经有了。 按你的工作选择 Skill 越过框架之后，剩下的就更偏角色。你做什么，就抓和工作匹配的 Skill。这类 Skill 远不止下面这些，但这四个正好对应四种工作。如果你沿着这条路走得足够远，迟早会想要一个还不存在的 Skill，那就是下一节。 • 软件工程师会想要 Addy Osmani 的 agent skills：一组生产级工程 Skill。它不像单个Skill，更像是一套关于谨慎、可维护代码如何被写出来的框架。 • 设计师会想要 Nexu 的 open design：一个本地优先、开放的 Claude 设计工具替代方案，可以把智能体变成能在多个智能体 CLI 中生成界面、原型和幻灯片的工具。 • 写作者会想要 humanizer，它会去掉 AI 生成文本中的痕迹：那些让草稿读起来像机器写出来的措辞和节奏。 • 研究者和永远好奇的人会想要 Matt Van Horn 的 last30days skill。它会跨 Reddit、X、YouTube、Hacker News、Polymarket 和开放网络研究任意主题，然后综合出有根据的摘要。它不是在写代码，而是在你写代码之前收集当前的信源。 如果这些都不合适，就自己构建 沿着这份清单走到这里，你迟早会遇到那个“应该存在但还不存在”的 Skill。一旦你已经看过一个好的 SKILL.md 应该是什么形状，你自己那些反复出现的指令，就是下一批应该被捕获的东西。现在已经有两个 Skill 能帮你做这件事。 • skill creator 是 Anthropic 用来构建 Skill 的 Skill。它会生成一个新的 Skill，并且按照这套方法论让你在信任它之前，先用几个测试案例跑一遍。 • Yusuf Karaaslan 的 Skill Seekers 从另一个方向切入：它会把文档、GitHub 仓库和 PDF 自动转换成 Skill，并带有冲突检测。当你想要的知识已经以文档形式存在，只需要被打包成Skill时，这是最快的路径。 Skill 和 MCP 的边界正在变模糊 并不是所有有用能力都已经被打包成 Skill，而且 Skill 和 MCP server 之间的边界正在变薄。下面两个工具，比再给一个定义更能说明这一点。 • Upstash 的 context7 会把某个库最新、版本正确的文档和代码示例直接拉进模型上下文，让智能体不再根据训练中记得的 API 写代码。同一种能力，被打包成 MCP server、CLI 和 Skill 三种形式。你喜欢哪种安装方式，就用哪种。我会一直开着它。 • Playwright 则是这种分裂正在现场发生的例子。Microsoft 的 playwright mcp 是一种广泛使用的方式，可以给智能体真实浏览器控制能力，用于自动化和测试；它是一个 MCP server。Jordan Lackey 的 playwright skill 则把同样能力重建为一个由模型调用的 Skill，让它自己编写并运行浏览器自动化。两个都可以试：如果你今天想要成熟选项，用 MCP；如果你想要 context7 所指向的“只在需要时加载”行为，用 Skill。 要点 市场会用成千上万的 Skill 诱惑你。这个数字是陷阱。少数几个你真正理解并信任的 Skill，会比一个你从不打开的目录更能改善你的工作；就像一份短而耐用的来源清单，胜过无穷无尽的信息流。 收藏这个合集，运行一个能改变智能体工作方式的框架，添加与你技术栈匹配的厂商 Skill，抓住那个适合你工作的 Skill，然后写出那个还不存在的 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从官方仓库开始，学习一个好的 SKILL.md 应该长什么样。 2. 收藏市场和精选列表，用来发现新东西。 3. 在收集单个Skill之前，先安装一个工作流框架。 4. 为你实际使用的技术栈添加厂商 Skill。 5. 当你第三次重复同一条指令时，把它写成自己的 Skill。 Skill 正在变得可移植。它们起源于 Claude 生态，但 SKILL.md 格式正在扩散。OpenAI 现在也记录了 ChatGPT 里的 Skills 和 面向 Codex 的 Agent Skills，这里的几个合集已经可以跨 Claude Code、Codex、Cursor 和 Gemini 运行。选择 Skill 时，看它能做什么，而不是看它属于哪一家厂商。 ChatGPT 里的 Skills 面向 Codex 的 Agent Skills 从哪里获取 在讨论任何单个 Skill 之前，先知道它们在哪里。先从源头开始，再向外扩展。 • anthropics/skills 是 Claude 官方仓库，也是正确的第一站。它包含 Claude 自带的文档 Skill、mcp builder 和 skill creator，后者还会在文章末尾再次出现。读几个这里的 Skill，是学习优秀 SKILL.md 形态最快的方法。 anthropics/skills • openai/skills 是另一边的同类仓库：Codex 的官方 Skill 目录，里面包括 Linear Skill 这样的现成集成。它的存在是一个很清晰的信号：Skill 正在成为跨智能体格式，而不只是 Claude 的惯例。 openai/skills Linear Skill • Claude Skills Marketplace 是社区 Skill 的可搜索目录。当你心里有一个具体任务，想在自己动手写之前看看是否已有现成方案时，就去这里。 Claude Skills Marketplace • Smithery 是 Skill 和 MCP server 的注册表，支持一条命令安装。适合你想快速接上某个东西，而不是手动克隆和复制文件时使用。 Smithery • Agensi 补上了市场这一层，里面也包含付费 Skill。即使你大多数时候安装的都会是免费资源，也值得知道商业层已经存在。 Agensi 我会收藏的合集 真正有用的启发不是“安装最大的盒子”，而是“研究什么东西正在获得关注，以及它为什么会获得关注”。 三个精选列表会帮你做过滤。当一个新 Skill 开始流行，它通常会先出现在这些地方，然后才进入官方仓库。 • ComposioHQ/awesome claude skills 是 Claude Skill、资源和工具的广义精选列表。当我想快速了解整个版图时，这是我第一个查看的地方。 ComposioHQ/awesome claude skills • VoltAgent/awesome agent skills 收集了来自官方开发团队和社区的一千多个 Skill，并标注了它们能在哪些智能体上运行。如果你不是只用 Claude，它在跨 CLI 覆盖上更强。 VoltAgent/awesome agent skills • Murat Can Koylan 的 Agent Skills for Context Engineering 更聚焦：它收录面向上下文工程、多智能体架构和生产级智能体系统的 Skill。当你是在构建智能体，而不只是使用智能体时，可以优先看它。 Agent Skills for Context Engineering 先装框架，而不是单个 Skill 最高杠杆的动作不是安装某一个 Skill，而是安装一个连贯的合集，让它带来一整套工作方式。下面是我自己在用的一个，加上两个被广泛关注、值得研究的合集。 • Jesse Vincent 的 superpowers 与其说是一堆零散的Skill，不如说是一个智能体 Skill 框架和开发方法论。它给智能体建立有纪律的习惯：先头脑风暴再构建、测试驱动开发、系统化调试、编写并执行计划，以及在正确时机请求评审。这是我每天都在运行的那个，因为它改变的是智能体的工作方式，而不只是智能体知道什么。 superpowers • andrej karpathy skills 把 Andrej Karpathy 关于语言模型写代码时容易出错之处的观察，浓缩成一个可以直接放进去的护栏。我这里也安装了它。它很小，但效果不成比例地大：在问题进入你的代码差异之前，就先拦下了常见失败模式。 andrej karpathy skills • Garry Tan 的 gstack 把他自己的 Claude Code 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Skill，并带有冲突检测。当你想要的知识已经以文档形式存在，只需要被打包成Skill时，这是最快的路径。 Skill Seekers Skill 和 MCP 的边界正在变模糊 并不是所有有用能力都已经被打包成 Skill，而且 Skill 和 MCP server 之间的边界正在变薄。下面两个工具，比再给一个定义更能说明这一点。 • Upstash 的 context7 会把某个库最新、版本正确的文档和代码示例直接拉进模型上下文，让智能体不再根据训练中记得的 API 写代码。同一种能力，被打包成 MCP server、CLI 和 Skill 三种形式。你喜欢哪种安装方式，就用哪种。我会一直开着它。 context7 • Playwright 则是这种分裂正在现场发生的例子。Microsoft 的 playwright mcp 是一种广泛使用的方式，可以给智能体真实浏览器控制能力，用于自动化和测试；它是一个 MCP server。Jordan Lackey 的 playwright skill 则把同样能力重建为一个由模型调用的 Skill，让它自己编写并运行浏览器自动化。两个都可以试：如果你今天想要成熟选项，用 MCP；如果你想要 context7 所指向的“只在需要时加载”行为，用 Skill。 playwright mcp playwright skill 要点 市场会用成千上万的 Skill 诱惑你。这个数字是陷阱。少数几个你真正理解并信任的 Skill，会比一个你从不打开的目录更能改善你的工作；就像一份短而耐用的来源清单，胜过无穷无尽的信息流。 收藏这个合集，运行一个能改变智能体工作方式的框架，添加与你技术栈匹配的厂商 Skill，抓住那个适合你工作的 Skill，然后写出那个还不存在的 Skill。最后这一步，才是前面所有东西的意义。 订阅 Generative Programmer，可以获得面向 AI 编码智能体和智能体开发工具的实用地图、模式目录和生产经验。 这是一份动态文档。最后检查时间：2026 06 14。如果这里某个 Skill 已经迁移，或者你认为缺了什么关键内容，请告诉我，我会更新。 原文链接：https://generativeprogrammer.com/p/20 agent skills repos and marketplaces 一张粗略的受欢迎程度排行榜，不是质量排名。 排名 Star 数 说明 仓库 1 228,740 智能体 Skill 框架与开发方法论。 obra/superpowers obra/superpowers 2 151,088 Anthropic 官方公开 Agent Skills 仓库。 anthropics/skills anthropics/skills 3 130,016 Matt Pocock 的真实世界 Skill 配置。 mattpocock/skills mattpocock/skills 4 110,407 面向高管、设计、工程、文档和 QA 的 Claude Code 配置。 garrytan/gstack garrytan/gstack