开源分享:AI Agent Skills 资源合集,一键安装 Cursor/Claude Code/Copilot 技能包

前言

最近在使用 Cursor 和 Claude Code 进行开发,发现 Agent Skills 这个功能非常强大——它可以让 AI 更专业地完成特定任务,比如代码审查、生成 Git Commit、自动生成测试用例等。

但网上的资源比较零散,于是我整理了一个开源合集分享给大家。

项目地址

GitHub:https://github.com/JackyST0/awesome-agent-skills

什么是 Agent Skills?

Agent Skills 是 AI Agent 可以发现和使用的指令、脚本和资源包。

简单来说,就是给 AI 一套「技能说明书」,让它知道如何更专业地帮你完成工作。

比如:

  • 代码审查 Skill:AI 按照最佳实践审查代码,给出改进建议
  • Git Commit Skill:自动生成规范的提交信息
  • 单元测试 Skill:根据代码自动生成测试用例

支持哪些平台?

平台全局目录项目目录
Cursor~/.cursor/skills/.cursor/skills/
Claude Code~/.claude/skills/.claude/skills/
GitHub Copilot~/.copilot/skills/.github/skills/
Windsurf~/.windsurf/skills/.windsurf/skills/
Codex~/.codex/skills/.codex/skills/

一键安装

macOS / Linux

# 交互式模式curl -sL https://raw.githubusercontent.com/JackyST0/awesome-agent-skills/main/install.sh |bash# 直接安装所有 Skills 到 Cursorcurl -sL https://raw.githubusercontent.com/JackyST0/awesome-agent-skills/main/install.sh |bash -s -- -p cursor -a 

Windows (PowerShell)

# 下载并运行irm https://raw.githubusercontent.com/JackyST0/awesome-agent-skills/main/install.ps1 |iex# 或者先下载再运行Invoke-WebRequest-Uri "https://raw.githubusercontent.com/JackyST0/awesome-agent-skills/main/install.ps1"-OutFile "install.ps1".\install.ps1 

项目收录内容

官方资源

  • Anthropic 官方 Skills 仓库(56k+ Stars)
  • Agent Skills 官方规范文档

社区精选

  • awesome-cursorrules(37k+ Stars)
  • everything-claude-code(32k+ Stars)
  • awesome-claude-skills(27k+ Stars)

示例 Skills

项目提供 5 个可直接使用的示例:

  1. code-review - 代码审查
  2. git-commit - Git 提交信息生成
  3. unit-test-generator - 单元测试生成
  4. api-doc-generator - API 文档生成
  5. debug-helper - 调试助手

使用效果

安装 code-review Skill 后,让 AI 审查代码:

输入:帮我审查这段代码:def add(a,b): return a+b 输出: ## 代码审查报告 ### 发现的问题 - [ ] 参数之间缺少空格 - [ ] 运算符周围缺少空格 - [ ] 缺少类型提示 - [ ] 缺少文档字符串 ### 改进后的代码 def add(a: float, b: float) -> float: """计算两个数的和。""" return a + b ### 评分 - 代码质量:6/10 - 可读性:7/10 - 可维护性:5/10 

总结

项目还在持续完善中,欢迎 Star 支持!

如果你有好用的 Skills,也欢迎提交 PR。

Read more

3分钟上手OpenDroneMap:无人机照片秒变专业测绘成果

3分钟上手OpenDroneMap:无人机照片秒变专业测绘成果 【免费下载链接】ODMA command line toolkit to generate maps, point clouds, 3D models and DEMs from drone, balloon or kite images. 📷 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/od/ODM 还在为无人机照片处理发愁吗?OpenDroneMap这款开源神器能让你的航拍影像轻松转化为精准的3D模型、数字高程图和正射影像。无论你是测绘新手还是摄影测量爱好者,这篇快速指南将带你零基础掌握这个强大的数据处理工具。 为什么你应该选择ODM? 📈 传统的商业测绘软件不仅价格昂贵,操作也相当复杂。而OpenDroneMap完全免费开源,支持Windows、Mac和Linux三大平台。它能处理常规JPEG、TIFF格式照片,还支持从视频中提取帧进行建模,大大拓宽了数据来源。更重要的是,ODM提供GPU加速功能,让处理效率翻倍提升! 超简单3步操作流程 🚀 准备工作:

【花雕学编程】Arduino BLDC 之模糊动态任务调度机器人

【花雕学编程】Arduino BLDC 之模糊动态任务调度机器人

基于 Arduino 的 BLDC 模糊动态任务调度机器人,是一种将模糊逻辑控制理论应用于机器人多任务管理与执行机构(BLDC 电机)协同控制的智能系统。该方案的核心在于解决传统基于固定优先级或时间片轮转的调度算法在面对非结构化环境时,对“不确定性”和“实时性”处理能力不足的问题。 1、主要特点 模糊逻辑驱动的优先级动态仲裁 这是系统区别于传统实时操作系统的核心,它将离散的“任务优先级”转化为连续的“任务紧迫度”。 * 多输入变量融合: 系统不再仅依据任务注册的时间或预设的静态优先级来调度,而是将传感器数据(如障碍物距离、电池电量、目标接近度)作为模糊输入变量。 * 语言值描述与规则库: 通过定义“很近”、“较远”、“极低”、“正常”等模糊集合,将数值型数据转化为语言型描述。例如,规则库中可定义:“如果前方障碍物距离为‘很近’且电池电量为‘充足’,则避障任务的优先级为‘最高’,巡航任务的优先级为‘零’”。 * 平滑的优先级过渡: 相较于传统算法中任务优先级的“

Jetson + OpenClaw + 飞书机器人:构建一个让边缘设备成为 AI Agent 助手的远程交互系统

Jetson + OpenClaw + 飞书机器人:构建一个让边缘设备成为 AI Agent 助手的远程交互系统

1. 背景 最近我希望在 Jetson 上部署一个本地 Openclaw,并通过飞书机器人进行远程交互,从而让闲置的边缘设备秒变我的高级AI助手。整体目标很简单: * 在 Jetson 上运行 OpenClaw * 接入自己的模型 API(我使用的是阿里的Coding Plan) * 通过飞书群聊 @机器人 或者私聊机器人直接调用本地 Agent 最终希望实现这样的工作流: Feishu Group ↓ Feishu Bot ↓ OpenClaw Gateway (Jetson) ↓ Agent ↓ LLM API ↓ 返回飞书消息 这篇文章记录一下从源码部署 OpenClaw,到接通飞书机器人的完整过程,以及过程中踩到的几个关键坑。 2. 环境信息 本文使用环境如下: Jetson 环境 uname -a # 输出 Linux agx229-desktop 5.10.216-tegra

论文阅读:Training language models to follow instructions with human feedback

Ouyang L, Wu J, Jiang X, et al. Training language models to follow instructions with human feedback[J]. Advances in neural information processing systems, 2022, 35: 27730-27744. 引言 引言首先指出了当前大型语言模型(LMs)存在的一个核心问题:模型规模变大并不意味着它们能更好地遵循用户的意图 。具体而言,大型模型经常生成不真实、有毒或对用户毫无帮助的输出,这是因为语言模型的训练目标(预测网页上的下一个 token)与用户希望的目标(“有用且安全地遵循指令”)是错位的。作者的目标是让模型在“有用性”(Helpful)、“诚实性”(Honest)和“无害性”(Harmless)这三个方面与用户意图对齐。