共 55 个知名工具 · 12 大分类 · 更新 2026-10-23 · 每个工具都写明「AI 怎么用」
GET /skills/index.json 看分类 → 按意图取 /skills/<意图>.jsonGET /skill.md（本站总技能入口）→ GET /llms.txt（分类索引）→ GET /tools.json（结构化全量数据，含每个工具的 how 字段）。人类速览：SKILL.md 与提示词写法教程先懂规则：SKILL.md、AGENTS.md、llms.txt 是所有 Skill 的地基 · 5 个
Anthropic 2025-10 首发、2025-12-18 开放的标准。技能=一个文件夹+必备 SKILL.md（YAML frontmatter+Markdown），可选 scripts/ references/ assets/。必填仅 name（小写连字符、与文件夹同名）和 description（写清做什么+何时用）。渐进披露：启动只读元数据，命中才加载正文。
AI 怎么用：1) 在技能目录放文件夹 2) 写 SKILL.md frontmatter 3) 任务与 description 匹配时宿主自动加载正文 4) 按需读 references/、执行 scripts/
https://agentskills.io/specification
Agent Skills 官方参考校验工具，检查 SKILL.md 结构是否合规，适合接入 CI。
AI 怎么用：skills-ref validate ./my-skill — 校验通过再发布/安装
https://github.com/agentskills/agentskills
给 Agent 的项目 README：仓库根目录一个 Markdown，写构建/测试命令、结构、规范、禁区。已被 60000+ 开源仓库使用。与 SKILL.md 区别：AGENTS.md=项目级上下文，SKILL.md=任务级可复用流程。
AI 怎么用：Codex、Claude Code、Cursor、Copilot、Gemini CLI 等会话开始自动读取；monorepo 就近优先
https://agents.md/
网站根目录 /llms.txt 给 LLM 一张精选站点地图（H1+摘要+分组链接），可选 /llms-full.txt 放全文。本站就提供了 llms.txt。注意：社区提案，非 W3C 标准。
AI 怎么用：Agent 查某产品文档时先 fetch /llms.txt，按链接直达 Markdown 文档页，避免猜 URL
https://llmstxt.org
Claude Code 专属项目指令文件，自动加载。跨 Agent 项目优先 AGENTS.md，Claude 专属补充写这里。
AI 怎么用：放项目根目录或 ~/.claude/，Claude Code 会话自动加载
https://code.claude.com/docs/en/memory
真正加载并运行 Skill 的 Agent 本体，决定 Skill 装在哪 · 3 个
Skill 的原生宿主：Claude.ai、Claude Code、Claude API/Agent SDK 同一格式。目录 .claude/skills/（项目）或 ~/.claude/skills/（全局），也可随插件分发。
AI 怎么用：放好技能文件夹即自动发现；用户 /skill-name 显式调用，或模型按 description 自动触发
https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/overview
Codex CLI/ChatGPT 代码环境支持 SKILL.md，目录多用 .agents/skills/，内置 skill creator 与 installer。
AI 怎么用：同 SKILL.md 模型：发现→按 description 触发→加载正文/脚本；可在 config.toml 禁用单个技能
https://developers.openai.com/codex/skills/
Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot/VS Code、JetBrains Junie、Kiro、OpenCode、Amp、Goose、Roo Code、OpenHands、Windsurf 等 40+ 工具支持同一 SKILL.md，写一次多处运行。
AI 怎么用：把技能文件夹（或软链）放到目标宿主的技能目录即可迁移
https://agentskills.io/
找 Skill 的地方：目录、排行榜、评分与安全审计 · 8 个
Vercel 运营的开放目录+排行榜，按安装量排名，显示源仓库、安装数、适用 Agent、安全审计。2026-09 报告：上线7个月破100万条目。
AI 怎么用：站内按分类/热度找 → 复制 npx skills add owner/repo 命令安装
https://skills.sh
OpenClaw 生态公共注册表：版本化、变更日志、下载量、VirusTotal 扫描。注意 2026-01 曾有恶意技能投放事件，装前必查。
AI 怎么用：npm i -g clawhub → clawhub search 关键词 → clawhub install <slug>；或 openclaw skills install/verify
https://clawhub.ai
大型 GitHub SKILL.md 聚合索引，按分类、创作者、职业检索，带 AI 搜索。无官方 CLI。
AI 怎么用：站内浏览 → 下载 ZIP 解压到宿主技能目录，或复制页面给出的 npx 安装命令
https://skillsmp.com/agent-skills
产品化市场，Agent 优先设计：给 Agent 一句指令即可自助接入（本站仿照了这个范式）。
AI 怎么用：让 Agent 读 https://lobehub.com/skills/skill.md 并照做；或 npx -y @lobehub/market-cli skills install <id> --agent claude-code
https://lobehub.com/skills
技能的包管理器，还做评测打分：Quality / Impact（对成功率实测提升）/ Security（Snyk 扫描），支持版本锁定。
AI 怎么用：npx tessl search 搜索；tessl i github:owner/repo 安装；tessl skill publish 发布并自动评测
https://tessl.io/registry
老牌 MCP 服务器注册表+托管/Connect 网关（OAuth、凭据注入），同时有 Skills 发布/注册 API。
AI 怎么用：站内找 MCP/技能 → 用 CLI 或 Connect 网关把端点接进 Claude Desktop/Cursor 等客户端
https://smithery.ai
MCP 大目录+网关，每条按 license/quality/maintenance 评级+沙箱安全分析，提供 Inspector 在线试跑和目录 API。
AI 怎么用：curl https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/<owner>/<repo> 查信息，再按条目配置接入
https://glama.ai/mcp
MCP 官方公共目录（工具连接层），是 Smithery/Glama/PulseMCP 等聚合器的上游数据源。
AI 怎么用：GET https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers 只读发现；发布提交 server.json + mcp-publisher CLI
https://registry.modelcontextprotocol.io
用命令行一键找、装、更新、删除 Skill，AI 可直接执行 · 3 个
生态事实标准安装器，技能界的 npm。支持 75+ Agent，需 Node ≥22.20。装到 .agents/skills/ 并软链各 Agent 目录，lock 文件追踪版本。
AI 怎么用：npx skills find [词] 找；npx skills add owner/repo 装（-g 全局 / -a claude-code 指定 / --skill x 单个 / -y 非交互）；list/check/update/remove 管理；npx skills use 免装试用；npx skills init 新建
https://github.com/vercel-labs/skills
通用技能加载器，把技能同步进 AGENTS.md，供没有原生技能支持的 Agent 使用。
AI 怎么用：openskills install anthropics/skills → openskills sync 生成 AGENTS.md 的 available_skills → 运行时 openskills read <name> 按需加载
https://github.com/numman-ali/openskills
Nous Research 的跨注册表聚合目录，汇总 ClawHub、skills.sh、GitHub、LobeHub 等 12 个来源，每日重建。
AI 怎么用：hermes skills install official/<分类>/<技能>；hermes skills tap add <owner/repo> 添加源后 list/install
https://hermes-agent.nousresearch.com
写 Skill 的工具：访谈生成、资料转技能、结构校验 · 3 个
官方用技能造技能：访谈问清用途/触发时机/输出/边界，生成 SKILL.md 并做触发测试（含不该触发的负样本）。
AI 怎么用：npx skills add anthropics/skills --skill skill-creator 装好后对 Agent 说 Help me build a skill using skill-creator
https://github.com/anthropics/skills
把已有资料自动变技能：文档站/GitHub/PDF/视频等 18 种来源 → 技能包，导出 22 个目标平台（Claude/OpenAI/Gemini/LangChain 等），带冲突检测。
AI 怎么用：pip install skill-seekers → skill-seekers create <文档网址> → skill-seekers package output/x --target claude 得到可上传 zip
https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers
技能的另一种分发形态：一个插件打包多个技能+MCP 配置，官方市场 claude-plugins-official。
AI 怎么用：/plugin marketplace add <owner/repo> → /plugin install <name>@<marketplace>；或 claude plugin install
https://code.claude.com/docs/en/plugin-marketplaces
官方和社区维护的高质量 Skill 合集，拿来即装 · 5 个
Anthropic 官方技能库（事实标准样板）：pdf/docx/pptx/xlsx 文档四件套、frontend-design、webapp-testing、brand-guidelines、skill-creator 等。
AI 怎么用：npx skills add anthropics/skills（--skill frontend-design 单装），或插件市场方式
https://github.com/anthropics/skills
Vercel 官方技能包：react-best-practices（40+规则）、web-design-guidelines（100+规则）、deploy-to-vercel 等。
AI 怎么用：npx skills add vercel-labs/agent-skills --skill react-best-practices -a claude-code
https://github.com/vercel-labs/agent-skills
Composio 维护的 Claude 技能精选清单，清单独身也是可克隆的技能集。
AI 怎么用：git clone 后按 README 装单个技能或 connect-apps 插件
https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills
面向 Codex 的精选技能集：connect、linear、notion、issue-triage、meeting 等。
AI 怎么用：克隆后把技能文件夹复制到 .agents/skills/，或按 README 插件方式加载
https://github.com/composio-community/awesome-codex-skills
1000+ 技能跨 Agent 精选总表，按出品方组织（Angular、Supabase、Stripe、Gemini 等官方团队技能）。
AI 怎么用：表中找到技能 → 进源仓库 → npx skills add <owner/repo> --skill <name>
https://github.com/VoltAgent/awesome-agent-skills
把粗糙提示词改好、把提示词做成应用 · 4 个
自动优化器：粘贴粗糙提示词，改写成结构清晰的版本，支持 GPT/Claude/Midjourney/DALL·E/Stable Diffusion 等目标模型。
AI 怎么用：选目标模型+类型 → 粘贴草稿 → 得到优化变体+预览 → 编辑后复制到目标模型
https://promptperfect.jina.ai
把提示词做成团队 AI 助手的工作台：连 Notion/Slack/Drive 等数据源，构建、测试、部署助手，可经 API/Slack 调用。
AI 怎么用：建工作区连数据源 → 写 system prompt 选模型挂工具 → UI 对比测试 → 分享团队或 API 调用
https://dust.tt
企业级 LLM 开发平台：提示词 playground 多模型对比、版本、测试套件、工作流、SDK 部署与监控。注：同名产品口径有变化，访问时确认。
AI 怎么用：加 API key → 建 Prompt/Workflow 加变量 → 数据集上对比评分 → 部署版本用 Python/TS SDK 调用
https://www.vellum.ai
协作式提示词 IDE+评测：提示词管理、playground、人工+LLM 评测、生产监控，工程师与领域专家共用。
AI 怎么用：UI 或 API 建 Prompt → 编辑器迭代版本 → 数据集评测 → SDK 上线调用 → 看日志反馈
https://humanloop.com
找现成提示词：买卖市场、社区库、浏览器扩展 · 5 个
最早的提示词交易市场：按条买卖经测试的提示词（GPT/Midjourney/FLUX/Veo/Gemini），单价约 $2.99–$11.99，另有订阅包。
AI 怎么用：搜分类/模型 → 看样例 → 付款得全文 → 粘贴进模型用。AI 不能自动购买，需人付款后把文本给 AI
https://promptbase.com
社区提示词+AI 角色库，站内可直接选模型开聊试用，可 fork/ remix/发布自己的提示词。
AI 怎么用：搜提示词/角色 → 站内直接对话试用，或复制文本到自己 Agent → 可发布赚站内币
https://flowgpt.com
以图像/视频提示词为主的搜索引擎：按图找提示词，看生成该图的原提示词+模型参数。
AI 怎么用：搜关键词或看中一张图 → 复制其提示词+设置到自己的生成器 remix
https://prompthero.com
浏览器扩展形态提示词库，直接嵌进 ChatGPT/Claude 界面，5400+ 公开提示词（SEO/营销/文案为主），支持变量与团队列表。
AI 怎么用：装 Chrome 扩展 → 在 ChatGPT/Claude 里搜模板 → 点选填变量（主题/语气/语言）→ 发送
https://www.aiprm.com
社区提示词目录+市场：趋势/投票、个人收藏、Chrome 扩展、图生提示词、团队空间。
AI 怎么用：按分类搜 → 预览一键复制到 ChatGPT 或扩展内使用 → 收藏/提交自己的
https://www.snackprompt.com
同一个提示词跨模型跑分、红队、回归测试 · 4 个
开源提示词测试/红队 CLI 事实标准：同提示词跨模型矩阵跑分、断言、50+ 对抗插件（注入/PII/越狱），CI 失败退出码拦截上线。
AI 怎么用：写 promptfooconfig.yaml（prompts/providers/tests/assert）→ npx promptfoo eval → npx promptfoo view 看报告；redteam run 做安全扫描
https://www.promptfoo.dev
LangChain 的追踪/评测/提示词平台：全链路 trace、数据集、离线/在线评测、Prompt Hub、playground。
AI 怎么用：设 LANGSMITH_API_KEY 接入 → trace 进后台 → 把坏 trace 变数据集 → 对比不同提示词版本实验 → 移动标签上线
https://www.langchain.com/langsmith
实验管理型评测平台：数据集、自动评分器（Autoevals/LLM 裁判/人工）、实验对比、CI Action、提示词版本与环境。
AI 怎么用：用 Eval() 定义 data/task/scores 跑实验 → UI 对比基线 → 把胜出版本指派 production 环境，回滚=改指派
https://www.braintrust.dev
开源 LLM 工程平台：追踪、提示词管理（版本+标签）、数据集、LLM 裁判+人工评测、成本/延迟分析。可自部署。
AI 怎么用：Docker 自部署或云版 → SDK 接入 → UI 管提示词，代码按 label 拉 production 版不用重新部署 → 建评测器打分
https://langfuse.com
版本、发布标签、日志、成本与网关治理 · 7 个
提示词注册表+请求日志中间件：可视化编辑、版本发布标签、A/B 测试、成本/延迟观测，非工程师也能改提示词。
AI 怎么用：SDK 包裹 LLM 调用自动记日志 → 后台编辑发布新版打标签 → 应用按标签拉取免部署 → 回滚=移标签
https://www.promptlayer.com
开源 LLMOps：playground 多模型对比、不可变版本、评测、可观测、按环境部署变体。
AI 怎么用：自部署或托管版 → 建 app/变体改提示词 → 批量测试评测 → 胜出变体提升到环境 → API/SDK 拉取
https://agenta.ai
开源 LLM 可观测：改一行 base_url 即接入，日志/成本/缓存/限流/提示词实验/注入检测。注：2026-03 被 Mintlify 收购后维护模式，新项目慎选。
AI 怎么用：OpenAI 客户端 base_url 改 https://oai.helicone.ai/v1 加 Helicone-Auth 头 → 后台看日志成本做实验
https://www.helicone.ai
AI 网关+治理：路由 1600+ 模型、fallback/负载均衡、护栏、缓存、预算、提示词管理与全量观测。注：2026-05 被 Palo Alto Networks 收购。
AI 怎么用：客户端指向 Portkey 网关加虚拟 key → 建版本化提示词按 ID 调用 → UI 设路由/护栏 → 看成本日志
https://portkey.ai
开源提示词平台，向 Agent 可观测/自愈演进：提示词逻辑（变量/循环/条件）、批量实验、评测驱动优化，带 MCP server 与 CLI。
AI 怎么用：接入追踪 → UI 建测提示词 → 批量实验 → 看生产失败信号 → 按评测优化或派编码 Agent 修复验证
https://latitude.so
全生命周期企业平台：提示词部署规则/RBAC、全面评测、Agent 仿真、全栈分布式追踪告警。
AI 怎么用：文件夹/标签组织提示词 → 测试仿真边缘用例 → 评测阈值把关晋级 → 按规则部署环境 → 追踪告警
https://www.getmaxim.ai
轻量云原生开源提示词管理：中央注册表、GraphQL API、成本/token 可见、版本管理。
AI 怎么用：自部署 → 后台建提示词 → 应用经 GraphQL/SDK 消费，改提示词免改代码 → 看执行历史成本
https://pezzo.ai
拖拽节点搭提示词链 / Agent 流程，可导出 API · 4 个
开源低代码可视化构建器：拖拽模型/提示词/工具/向量库搭 Agent、RAG、MCP server，底层 Python。
AI 怎么用：pip install langflow 或 Docker/云版 → 拖节点连线 Prompt→Model→Output → Playground 测试 → 导出 REST API 或 MCP server
https://www.langflow.org
开源可视化构建器（LangChain.js）：Chatflow/Agentflow、RAG、人审、执行追踪，100+ 集成。
AI 怎么用：npx flowise start 或 Docker/云版 → 拖 LLM/提示词模板/记忆/向量库节点连线 → UI 聊天测试 → API/SDK/嵌入组件部署
https://flowiseai.com
开源可视化 AI 编程环境（桌面端）：复杂提示词图、单步调试器、图存为 YAML 可进 Git。
AI 怎么用：下载桌面端 → 画布加 Text+Chat 节点连线运行 → 加条件/循环/HTTP 节点 → 逐节点调试 → YAML 提交 Git，TS 应用用 rivet-core 运行
https://rivet.ironcladapp.com
开源可视化提示词研究环境：一个提示词跨多模型/多输入并行跑，绘图对比分布，偏研究测试而非生产链。
AI 怎么用：网页版 /play 或 pip install chainforge 本地 serve → 载入示例流 → Prompt 节点连多个 LLM+评测节点 → 运行对比导出
https://chainforge.ai
系统学提示工程与 Skill 写法的免费课程/范例库 · 4 个
全球最大开源提示词库：Act as Linux Terminal/Interviewer 等角色提示词，社区验证、跨模型通用。对 AI 最友好：纯文本直接复制。
AI 怎么用：浏览仓库 README/prompts.csv → 复制角色提示词作首条消息发给任意模型 → 替换占位符为任务。免装免注册
https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
LangChain 社区公开提示词注册表：版本提交、Playground、可编程 push/pull——少数能被代码/AI 原生调用的提示词库。
AI 怎么用：from langchain import hub; hub.pull('owner/name') 拉取组链；hub.push 发布新版本；UI 里 Fork/试用/提交
https://smith.langchain.com/hub
Anthropic 官方 Claude 提示词范例库+提示工程文档，特色是 XML 结构化写法。
AI 怎么用：打开范例 → 按 XML 标签结构改写成自己的任务提示词 → 粘贴给 Claude 使用
https://docs.claude.com/en/resources/prompt-library/library
系统化提示工程免费课程/文档站，从基础技巧到进阶策略。
AI 怎么用：按章节学技巧 → 把模板套用到自己的提示词与 SKILL.md 的 description 撰写上
https://learnprompting.org