AI 榜单

find-skills分析 · vercel-labs/skillsNEW

按用户需求搜索开放 Agent Skills 生态，筛选合适的可安装 Skill，并给出查看与安装方式。

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+109,199 次安装

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grill-with-docs分析 · mattpocock/skillsNEW

通过持续追问打磨计划或设计，并在讨论过程中同步沉淀架构决策记录（ADR）和术语表。

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+42,976 次安装

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tdd调试 · mattpocock/skillsNEW

按“红灯—绿灯—重构”的测试驱动流程开发功能或修复缺陷，从失败测试出发并重视集成测试。

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+40,327 次安装

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扫描代码库中的架构深化机会，生成可视化 HTML 报告，并针对选中的改进点继续深入追问。

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+39,485 次安装

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把当前对话和工作现场压缩为结构化交接文档，让另一个 Agent 可以继续执行。

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+38,551 次安装

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把已经讨论过的内容综合成 PRD，并发布到项目问题跟踪器，不再重复访谈。

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+37,819 次安装

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为仓库初始化配套工程 Skills 所需的问题跟踪器、分诊标签词汇和领域文档目录。

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+37,202 次安装

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把计划、规格或 PRD 按纵向切片拆成可独立领取和交付的问题条目。

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+36,743 次安装

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结合当前工作区的真实内容，向用户讲授一个新的技能或概念。

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+36,713 次安装

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构建一次性原型，用来快速验证状态模型、业务逻辑是否合理，或探索界面应呈现的方向。

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+36,047 次安装

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使用“深模块”设计词汇改进模块接口与边界，寻找合理接缝，并提升代码的可测试性和 AI 可导航性。

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+35,367 次安装

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用分诊状态机推进 Issue 和外部 PR：完成分类、验证、必要追问，并整理成 Agent 可直接执行的任务说明。

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+34,205 次安装

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面向落地页、作品集和改版任务的反模板化前端设计流程：先理解需求与审计现状，再建立合适设计方向并做严格交付前检查。

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+26,204 次安装

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面向 AI Agent 的浏览器自动化 CLI，可执行页面导航、点击填表、截图、数据提取、Web 应用测试及桌面 Electron 应用操作。

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+20,807 次安装

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在研究任务、数据集、基准和评估方式已明确后，审计式探索有意义的深度学习候选方案，执行想法门禁、公平比较和受控实验。

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+20,609 次安装

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以只读方式深入分析深度学习仓库，梳理模型结构、训练或推理入口、配置与插入点，并标记可疑实现模式。

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+20,537 次安装

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以 README 为首要依据执行端到端深度学习仓库复现，选择最小可信目标、保留证据与偏差记录，并生成标准化复现产物。

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+20,492 次安装

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在隔离分支或 worktree 中审计式实现研究候选方案，例如迁移模块、适配骨干、加入 LoRA 或 Adapter，并保留可回滚记录。

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+20,491 次安装

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针对深度学习报错、CUDA OOM、检查点加载失败、形状不匹配或 NaN 等问题先做保守诊断，再决定修补，并区分调试修复与研究贡献。

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+20,482 次安装

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仅在 README 与仓库缺少关键复现细节时，从原始论文来源核对数据切分、预处理、评估协议、检查点映射或运行假设。

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+20,481 次安装

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