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Skill UI

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GitHub 赞助者识别

sponsor-finder
github/awesome-copilot
310
通过 deps.dev 自动解析仓库依赖并关联到 GitHub 项目，获取健康数据并验证赞助链接，帮助你精准发现值得支持的开源维护者。
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UI无障碍性审计

ui-a11y
sickn33/antigravity-awesome-skills
394
本技能用于对UI组件或页面进行全面的无障碍性审计，重点依照 WCAG 2.2 AA 标准。它深入检查了可感知性、可操作性、可理解性和鲁棒性等多个维度，涵盖对比度、焦点状态、语义化结构等关键问题。输出结果包含发现的问题列表、可直接应用的安全自动修复，以及需要人工复核的改进项。
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Zoho CRM 自动化任务

zoho-crm-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
76
通过 Rube MCP 的 Composio Zoho 工具包实现 Zoho CRM 的搜索、创建、更新、转换和标签管理，配合模式发现与认证流程，方便自动化常见销售数据操作。
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结构化代码审查流程指南

requesting-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
419
本指南介绍了如何使用代码审查子代理来确保代码质量。应在完成任务、实现重要功能或准备合并到主分支之前使用。该流程机制能让审查者专注于代码成果而非开发过程，帮助及早发现潜在问题，确保代码的可靠性和完整性。
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足球线索深度追踪法

football-lead-tracking
EverMind-AI/EverOS
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这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题，而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体（如球员、俱乐部或教练）。将这些实体视为新的线索，通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件，进行后续的二次搜索，确保知识链的完整性，不遗漏任何关键信息。
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乐队成员经历定位法

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EverMind-AI/EverOS
178
本技巧指导用户通过利用乐队成员独特的个人经历（如重大手术、搬迁、特殊职业）来发现信息稀缺的乐队。当直接搜索乐队名称或作品信息困难时，应识别问题描述中最特殊的个人事件，并以此作为搜索锚点。这种“成员优先”的搜索方法，能高效锁定成员身份，进而确定目标乐队。
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KubeSphere扩展组件管理

kubesphere-extension-management
kubesphere/kubesphere
420
本技能详细指导用户掌握KubeSphere扩展组件的完整生命周期管理。涵盖了扩展的发现、版本校验、依赖管理，并通过InstallPlan机制执行精确的安装、升级或卸载操作。适用于复杂的Kubernetes集群组件运维。
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技能卡语义搜索与检索

skill-search
lsdefine/GenericAgent
163
这是一个强大的工具，用于对超过105K的技能卡知识库进行语义搜索。它允许用户通过编程或命令行，根据关键词或上下文，高效地检索出最匹配的技能卡。无需复杂配置，开箱即用，是开发流程中进行技能发现和知识检索的理想选择。
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分子化学信息学工具包

datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
194
Datamol是一个轻量级的Python化学信息学工具包，是对RDKit的简化封装。它提供了强大的分子结构标准化、理化描述符计算、指纹图谱生成、3D构象分析以及多格式（SMILES, SDF等）的读写能力。特别适用于药物发现和化学数据集的批量处理，支持并行计算和云端存储，极大地简化了分子计算流程。
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自主深度研究与报告生成

deep-dive
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
299
这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。
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深化学：化学与生物机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
396
DeepChem是一个全面的Python库，用于将机器学习应用于化学、生物和材料科学领域。它支持分子属性预测（如ADMET、毒性）、药物发现和材料设计等。该技能集提供了多种特征化方法（指纹、描述符、图表示），可处理SMILES和SDF等多种数据格式，支持高性能的图神经网络（GNN）模型。
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蛋白质序列结构功能预测

esm
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个综合性的蛋白质语言模型工具包，基于ESM3和ESMC模型。它支持蛋白质的序列、结构和功能多模态生成式设计，可实现从目标结构到序列的逆向折叠，并提供高质量的蛋白质嵌入（embeddings），适用于药物发现、功能注释和计算生物学研究。
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