01timescale/pg-aiguide

★ 1,852　·　活跃于 09-25

是什么Timescale（Tiger Data）出品的 PostgreSQL 技能包，给 AI 编程助手补上版本感知的 Postgres 知识：官方手册的语义检索、按最佳实践整理的 skills、以及以 TimescaleDB 起步的扩展生态文档。三种用法——通过 npx skills 作为 Agent Skills 装进 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等 40 多个 agent；作为公共 MCP 服务器接入任意 AI 编程工具；或作为 Claude Code 插件安装。仓库 skills 目录下有 10 个 SKILL.md，覆盖设计 Postgres 表、设计 PostGIS 表、pgvector 语义搜索、schema 探查、数据库迁移、混合文本检索等。

有什么用解决的是一个很具体的毛病：AI 生成的 Postgres 代码常常过时、缺约束和索引、不知道新版本特性。README 用一段对照实验做了演示——让 Claude Code 分别在关闭和开启 MCP 两种情况下为同一个电商站设计 schema，再互相比对，结果是开启那版多出 4 倍约束、55% 更多索引（含部分索引与表达式索引），用上了 PG17 推荐的写法（GENERATED ALWAYS AS IDENTITY、NULLS NOT DISTINCT），命名和注释也更干净。MCP 服务提供统一检索工具，支持语义与关键词两种检索方式，覆盖 PostgreSQL 官方手册（按版本圈定）、Tiger Data 文档与 PostGIS。

适用场景用 AI 写数据库 schema、做表结构评审、写迁移脚本时；需要核对特定版本 Postgres 行为时；团队想把数据库最佳实践固化成 agent 的默认动作时。

PostgreSQL官方出品MCP 与插件双形态

02minorun365/minorun-marp-skill

★ 397　·　活跃于 09-28

是什么把「用 Marp 做登坛幻灯片」的套路固化成技能的仓库：故事、图、设计三个方向各一个 skill（slide-story、slide-figures、slide-design-dark），另配一套黑底青色主题 CSS、一批实测脚本和一个可对照的样板 deck，外加一个故意做坏的版本用来验证检查脚本确实会报警。以 skill 形式写给 AI agent 读，人也能直接照用。

有什么用它治的是「AI 做的幻灯片版式齐整、内容却很薄」这个通病。作者把自己做演讲资料时反复给 agent 讲的修改意见沉淀成了规则加脚本：slide-story 管抓人开场、中场过渡、渐进披露、标题文体、收尾方式和时长估算；slide-figures 管图示信息量的取舍、SVG 画法、字号下限与插图摆放；slide-design-dark 管留白测量、纵向平衡、黑底配色、表格与代码的呈现，以及 Marp 本身的坑。tools 目录里的脚本会对导出的 PDF 和 SVG 做实测——检查内容下缘与右缘的留白、图或区块与相邻正文的间距、图里过小的文字、以及 SVG 文字是否顶到框边。

适用场景技术分享与内部培训的幻灯片；需要黑底统一风格的演讲材料；让 agent 一次产出「版式好看且内容不空」的 deck。

演示文稿Marp日文技能

03Rieranthony/product-film-skill

★ 370　·　活跃于 09-26

是什么一个 Claude Code skill：用代码做出展示级别的产品影片——落地页循环视频、发布片、宣传片或演示 reel。底层用 Remotion，并且调用产品自己的组件、设计 token、logo 与语气，成品要看起来像产品团队自己做的。

有什么用流程设计得像一次真实的合作：先让 Claude 摸清你的设计系统（规则文件、token、组件、线上站点，以及哪些话你不能说），再用真实功能与组件名做选项问你片子要讲什么，把结论写进 videos/BRAND.md，其优先级高于 skill 里的任何默认值；然后写故事、按小节切音乐、搭场景、逐帧和你一起复核，最后渲染出成片。交付物包括静音循环版、带音乐版、WebM 与封面图，导出后还会解码复核颜色、时长和循环是否无缝。脚本层面有 beats.py 从歌曲生成节拍网格、audio-edit.py 按小节剪曲、verify.py 解码校验，模板目录里备好了时间网格、弹簧、镜头、光标、转场、大字标语等零件，并用设计 token 生成字面颜色。前提是 Node 与 Bun、uv 管理的 Python 环境，Remotion 有其自身的许可要求。

适用场景版本更新或新品发布的宣传片；官网首屏循环视频；需要「不像套模板」的产品演示素材时。

产品宣传片RemotionClaude Code Skill

04Barty-Bart/motion-graphics

★ 337　·　活跃于 09-25

是什么面向 Claude Code 的动态图形技能仓库，目前第一支是 motion-broll：给它一段视频和一份转写文本，它会按你讲的内容规划、动画并渲染出对位的 motion graphic B-roll 素材。仓库按「一个 skill 只干一件事」组织，后续还会继续加。

有什么用每个片段是一条持续变形的连续形状（药丸变卡片、变终端、变图表），中间不切镜，所有变化由一个光标驱动，所以看起来是设计出来的一镜到底而不是素材拼接。产物按时间轴位置命名，满屏插片输出 MP4，摆在人身旁空白处的面板输出带透明通道的 ProRes 4444 文件；另外附一个把插片剪进正片的预览、一个并排对照的 compare.html、一个逐个翻看片段的 viewer.html，以及记录每个片段出入点与对应台词的 TIMING.md。工程细节上，每一帧都是时间的纯函数——弹簧用闭式阶跃响应，多次变向的值按每次变化叠加一个弹簧，没有 CSS 过渡和定时器，因此任意帧都能单独渲染；headless Chromium 在 180 度快门下每帧抓 4 个子帧，再由 ffmpeg 合成运动模糊。README 明确说明它不会编造数字：条形图只表达相对大小，文字在拿到真实数据前用骨架线占位。

适用场景口播视频与教程加动态图形插片；发布会剪辑需要专业感过渡；把「讲到某个功能」的时刻自动配上可视化。

动态图形B-rollClaude Code Skill

05moguzbulbul/blueprint-animation

★ 323　·　活跃于 09-27

是什么一个 Claude Design 技能：把 UX 决策解释成一段连续的、分步展开的蓝图动画。两种模式——Redesign（改版前后）让线上界面先变成蓝图、发生改动的部件自己重建、然后揭示新界面；Explain（单屏）界面不变，逐个模块变成蓝图，用引导线、尺寸和标签说明它为什么这样设计。灵感来自 Arjun Mahesh。

有什么用它想回答的是「为什么这样设计」，而不只是「长什么样」。整段动画一屏到底不切镜、分 3 到 6 个编号步骤，每步讲一个 UX 决策：聚焦（其余部分淡出、模块描边、给出问题或说明）、蓝图进场（扫描线扫过，整屏变成青色蓝图）、构造或标注、揭示（扫描线再扫一次，真实界面出现）、停留（结论句淡入，进入下一步）。你的 Figma 设计会被一比一还原：技能读取 Figma 文件里的每个数值、使用真实字体与导出的图标，在动画之前先拿构建出的界面与 Figma 导出结果对比校验。它还内置了一套保持干净的规则——文字不压运动部件、新旧切换不留痕、错峰运动、性能平滑，以及交付前的 QA 清单。许可为 CC BY-NC 4.0，商用需书面许可。

适用场景UX 案例复盘与设计评审；向非设计同学解释一次改版为什么这么改；设计课程与作品集里的过程展示。

UX 讲解蓝图动画Claude Design Skill

06leter/zh-tech-writing

★ 310　·　活跃于 09-24

是什么一个写中文技术文档的 Agent Skill，用来写 README、设计文档、接口说明和教程，目标是读起来像工程师写的、没有 AI 腔。规则基于阮一峰的《中文技术文档的写作规范》整理，另外补了一份「AI 腔清单」。适用于 Claude Code 以及其他支持 Agent Skills 的工具。

有什么用它把「去 AI 腔」拆成了可检查的动作。README 给了一组前后对照——原文是「随着微服务架构的不断发展，值得注意的是，ConfigHub 不仅提供了强大的配置管理能力，更实现了与现有系统的无缝集成，让你轻松应对各种复杂场景」；改后是「ConfigHub 用来集中管理多个服务的配置。修改配置后，服务会在 5 秒内加载新值，不用重启。接入时，在启动命令里加上 –config-hub=<地址> 即可。」改动集中在三处：删掉开场套话和感叹号、去掉「不仅……更……」句式和破折号、用具体事实替换「强大」「无缝」这类形容词。事实必须来自你的项目，skill 找不到事实时会删掉空话或者直接问你。AI 腔清单共 14 条，覆盖开场结尾套话、「不是 A 而是 B」句式、硬凑三排比、宣传腔形容词、黑话、破折号与翻译腔。还可选装 autocorrect，写完自动补中英文之间空格并把中文句子里的半角标点改成全角。

适用场景中文 README 与接口文档撰写；把一份机器味很重的草稿改成同事口吻；团队统一对外中文文档风格。

中文写作技术文档Agent Skill

07win4r/MuseAI-Skills

★ 305　·　活跃于 09-28

是什么muse.ai（Muse AI）的技能文档与 Muse、Hatch 运行环境快照。仓库里共有 72 个 SKILL.md 路径——68 个独立技能文件加 4 个符号链接别名，覆盖 Agent 工作流与记忆、文档表格与产物验收、旅行与本地搜索预订、办公邮箱与知识工具、社交与消息、购物与金融数据、健康与健身等分类。

有什么用作者对这份快照的边界交代得很清楚：它不是完整源码仓库，也不是一键部署的安装包；核心程序主要以 Linux x86-64 ELF 二进制提供，构建源码、完整宿主配置、rootfs 与部分运行资源都不在其中；材料自述使用 Muse、Hatch、Jarvis 等名称，本存档不代表官方发布或认可，也未独立验证其来源与产品声明。它真正的价值在技能文本本身——这些文件具体描述了何时触发、如何分流任务、使用哪些工具、怎样处理授权与失败、以及如何验收交付物，而阅读它们不需要下载体积较大的二进制。README 还挑了几份建议优先阅读的样本，例如 wide-research（如何限定协调者与 worker、统一输出契约、报告失败覆盖）、skill-creator（如何让触发条件明确、主文件精简、参考资料按需加载）、artifacts/testing（如何把「生成成功」与「交付物可用」分开验收）。

适用场景研究主流 agent 产品的技能设计范式；为自建技能体系找触发条件与验收设计的参考；学习如何把权限与失败处理写进技能文本。

技能快照工作流研究Agent Skills

08zhuyansen/awesome-claude-video-skills

★ 298　·　活跃于 09-28

是什么一份面向「让 coding agent 做视频」的技能名录：HyperFrames、Remotion、动态图形、剪辑、讲解片、数字人，共收录 183 个仓库，每一个都由 Agent Skills Hub 读过 README 并给出安全分级。带筛选功能的在线页每 8 小时刷新一次。

有什么用它的准入规则写得比常见的 awesome 清单严格，也因此更可用：必须真的生产或剪辑视频与动态图形（3D 网页和提示词合集不算，少数放在脚本与学习分类下的编剧、镜头分析类由维护者自选收进来）；必须有 agent 能操作它的形态——skill、插件、MCP 服务器或为 agent 写的工具包；必须有一份 README，没有就无法评级；50 星以上按主题直接收录，50 星以下还要过 README 质量关（能展示结果、一条命令起步、有具体产出、文档完整），并且至少 5 星，除非它点名使用了 Claude Opus 5.5。收录判断由模型读 README 后给出，不是人工逐条挑选，因此接近门槛的仓库可能两边都出现。名录按 Made with Claude Opus 5.5、框架与工具包、宣传与演示、讲解片、剪辑、短视频与社交等分类组织。

适用场景选视频类 skill 时先横向扫一遍候选；给内容团队做工具选型；追踪 agent 视频方向的新项目。

技能名录视频生成Awesome List

09aaddrick/building-with-typesafe-jev

★ 124　·　活跃于 09-28

是什么一个教 coding agent 正确使用 Jev 的技能。作者的观察是：agent 常常把 Jev 当成又一个聊天模型，而它其实不是——它的定位是做概率化结构化判断。技能围绕三种原语展开：Choice（从一组选项里选一个，例如把工单分流到账单、物流或客服）、Score（把内容放在你描述的刻度上，例如把一次 PR 从「无视规格」到「符合规格」打分）、Noul（给出一个是/否命题为真的概率，例如「这条 shell 命令会删掉项目外的文件」）。技能在 Claude Code、Codex、Antigravity CLI、Muse 和 Muse Code 上均可安装。

有什么用除了三种原语怎么用，技能还整理了对 150 多个社区项目的索引，按工作方式归类，每个模式配一段代码草图。可选配置 TYPESAFE_API_KEY，配了之后 agent 能在代码进项目之前先拿设计去真实 API 上校验一次，可以提前发现字段名写错、或者问题被 Jev 理解成了别的意思；README 说明每次调用的成本是「一美分的零头」。仓库的 topics 里也标了 calibration（校准）、structured-output、guardrails 这些关键词，定位很明确：不是让模型多聊两句，而是把判断标准变成可执行的规则。

适用场景给 agent 搭分类、打分、判重的判断环节；把「要不要人工介入」变成可设阈值的概率；为团队沉淀一套可复用的 Jev 设计模式。

决策技能Jev概率化判断

10majidmanzarpour/blender-game-skills

★ 116　·　活跃于 09-24

是什么在 Blender 里做游戏资产的技能仓库，每个技能是自包含的文件夹（说明、参考笔记与脚本），由 agent 照着执行。目前第一支是 blender-image-to-3d：把参考图（概念稿、模型三视图、照片、转盘视频、草图）变成可直接进游戏的 3D 资产——角色、生物、建筑、载具、道具、武器与环境部件，导出为 GLB 或 FBX。仓库结构上预留了位置，后续可以继续添加 Blender 相关技能。

有什么用它的核心主张是让 agent 用测量代替肉眼判断。agent 必须走门禁式阶段：brief、校准、blockout、体块、拓扑、UV 与烘焙、绑定、次级运动、动画、导出、验收，每一关都要凭证据通过——用与参考图相同的机位渲染出来做对比，并给出可量化的数字，光看视口觉得「差不多」不算过关。具体做法包括：构建脚本里每个常量都是带注释的测量值（注明来自哪张参考视图，或标为 inferred）；每个阶段结束都出对比表，含轮廓 IoU 和十段宽度剖面，正交图还有世界配准门禁，能抓出包围盒对齐会掩盖的高度或轴线偏差；不匹配要写成测量结论（例如「头高了 12%」「轴距短了 0.3 米」），回到脚本里修改并重新渲染到落在阶段容差内为止。导出物会重新导入空场景按清单核对，因为建模视口所见并不是引擎最终拿到的东西；参考图没有体现的部分，要在 brief、终版报告与导出清单里标为推断。安装走 npx skills 或手动复制技能文件夹。

适用场景从概念图产出可用的游戏资产；给独立游戏团队补美术产能；需要可复现、可验收的 3D 建模流程时。

游戏资产Blender3D 建模技能