人工智能 Skill技能列表
Gemini代码分析工具Skill gemini-analyze
这个技能使用Gemini CLI对代码文件进行结构化分析，支持安全审计、性能审查、架构评估和错误检测，帮助开发者优化代码质量和效率。关键词：代码分析、AI代码审查、安全漏洞、性能优化、架构设计、错误查找、Gemini CLI、软件开发工具。
伦理审查Skill ethics-review
该技能提供全面的技术系统和AI应用伦理评估指南，包括伦理影响评估、利益相关者分析和负责任创新框架，帮助识别和缓解伦理风险，促进负责任的技术创新。关键词：AI伦理，技术伦理，伦理审查，负责任创新，AI治理，伦理评估，利益相关者分析，危害评估，公平性，透明度。
AI治理与伦理评估技能Skill assess-ai
该技能用于进行全面的AI治理和负责任AI评估，基于欧盟人工智能法案和NIST AI风险管理框架等标准，包括风险分类、伦理影响评估、合规检查、文档生成和修复规划。关键词：AI治理、负责任AI、欧盟AI法案、NIST AI RMF、伦理评估、合规评估、AI安全。
AI治理规划Skill ai-governance
这个技能提供AI治理和负责任AI规划的全面指导，包括欧盟AI法案的风险分类、NIST AI风险管理框架的实施，以及AI伦理框架的建立。适用于AI系统开发前的合规准备、风险识别和治理结构设置。关键词：AI治理、负责任AI、EU AI Act、NIST AI RMF、AI伦理、合规、风险管理、AI应用、监管框架。
子代理开发Skill subagent-development
这个技能是Claude Code子代理开发的中央权威，用于创建、配置和管理子代理。它覆盖代理文件格式、YAML frontmatter、工具访问配置、模型选择（继承、sonnet、haiku、opus）、自动委托、代理生命周期、恢复、命令行使用、Agent SDK集成等，通过100%委托给docs-management技能提供官方文档查询。关键词：子代理开发、AI代理、Claude Code、代理配置、YAML frontmatter、自动委托、代理生命周期、Agent SDK。
社交智能监控Skill social-intelligence
这个技能用于自动化监控Twitter/X社交媒体，扫描Anthropic和Claude Code团队成员的动态，提取可操作的洞察，跟踪状态变化，并生成报告，帮助用户在官方文档更新前获取新功能、更新和信息。关键词包括：社交智能、监控、数据分析、自动化、AI代理、Claude Code、Twitter/X扫描、智能洞察提取。
技能开发Skill skill-development
技能开发元技能是一个全面的工具，专为创建、管理、验证、审核和分发Claude Code技能及斜杠命令设计。它提供模板、工作流程、验证模式、审计指南和最佳实践，帮助用户高效开发、优化和维护AI技能生态系统。关键词：Claude技能开发、元技能、技能管理、YAML配置、渐进披露、工具限制、斜杠命令、AI技能优化。
提示改进Skill prompt-improvement
此技能用于根据Anthropic的最佳实践改进和优化AI提示词，提供四步改进工作流、关键词注册表、决策树等工具，适用于增强链式思维推理、XML结构化、示例优化等场景。关键词：提示工程、链式思维、XML标签、改进工作流、SEO搜索、AI优化、提示优化。
输出定制化Skill output-customization
这个技能是Claude Code输出风格的中央管理工具，用于选择、创建和定制输出样式，协助用户优化AI助手的响应行为。关键词：输出风格，Claude Code，样式管理，定制，AI助手。
内存管理元技能Skill memory-management
此技能是用于管理Claude Code内存系统的元技能，提供稳定原则、关键词注册和导航指导，帮助用户高效处理CLAUDE.md文件、内存层次、导入语法等。关键词：内存管理、CLAUDE.md、静态内存、元技能、AI代理、文档查找、渐进披露、令牌预算。
MCP集成技能Skill mcp-integration
这个技能是 Claude Code 中 Model Context Protocol (MCP) 集成的核心工具，覆盖 MCP 服务器的安装、配置、管理和故障排除。它通过委托 docs-management 技能获取官方文档，帮助用户连接外部工具、管理认证、优化 AI 应用集成，适用于开发、AI 工具集成和团队协作。关键词：MCP, 模型上下文协议, MCP服务器, AI工具集成, 开发工具, Claude Code, 人工智能应用, MCP配置, 工具管理。
提示优化器Skill improve-prompt
这个技能使用Anthropic的四步提示改进工作流，专门优化AI提示词，提升与大模型的交互效果。它帮助用户通过结构化XML标签、思维链推理和丰富示例来改进提示的清晰度、组织性和有效性，适用于提示工程、大模型微调和应用开发。关键词：提示词优化、AI提示工程、大模型微调、提示改进、Anthropic工作流、XML结构、思维链、示例生成。