Skills für Agenten
Skills für Claude Code, Codex, Cursor und andere Agenten aus dem Verzeichnis skills.sh: Installationen, Status der Sicherheitsprüfung und der Befehl zum Hinzufügen eines Skills.
Ein Skill ist an keinen Agenten gebunden: npx skills add installiert ihn in jeden unterstützten. Ohne -a findet das CLI die Agenten auf Ihrem Computer und fragt, wohin er soll.
Aktualisiert · Quellen: skills.sh
Angezeigt: 26 · gefunden: 26 · von 10.000 im Verzeichnis
-
gmgn-market gmgnai/gmgn-skills
Get crypto and meme token price charts (K-line, candlestick, OHLCV), trending meme coin rankings by volume, newly launched tokens on launchpads (pump.fun, fourmeme, letsbonk, Raydium, etc.), the hot-search ranking (most-searched tokens), and search for a specific token or wallet by name, symbol, contract address, wallet address, or ENS via GMGN API on Solana, BSC, Base, or Ethereum. Use when user asks for price chart, trending tokens, what's pumping, hot coins, most searched tokens, new launches, token signals, wants to look up / find / search a specific token or wallet by name or address, or wants to discover early-stage opportunities.
16.126 Nicht bestanden -
pandas-pro jeffallan/claude-skills
Performs pandas DataFrame operations for data analysis, manipulation, and transformation. Use when working with pandas DataFrames, data cleaning, aggregation, merging, or time series analysis. Invoke for data manipulation tasks such as joining DataFrames on multiple keys, pivoting tables, resampling time series, handling NaN values with interpolation or forward-fill, groupby aggregations, type conversion, or performance optimization of large datasets.
5.343 Nicht bestanden -
elasticsearch-esql elastic/agent-skills
Execute ES|QL (Elasticsearch Query Language) queries, use when the user wants to query Elasticsearch data, analyze logs, aggregate metrics, explore data, or create charts and dashboards from ES|QL results.
4.379 Nicht bestanden -
ml-pipeline jeffallan/claude-skills
Designs and implements production-grade ML pipeline infrastructure: configures experiment tracking with MLflow or Weights & Biases, creates Kubeflow or Airflow DAGs for training orchestration, builds feature store schemas with Feast, deploys model registries, and automates retraining and validation workflows. Use when building ML pipelines, orchestrating training workflows, automating model lifecycle, implementing feature stores, managing experiment tracking systems, setting up DVC for data versioning, tuning hyperparameters, or configuring MLOps tooling like Kubeflow, Airflow, MLflow, or Prefect.
3.596 Nicht bestanden -
security-ownership-map openai/skills
Analyze git repositories to build a security ownership topology (people-to-file), compute bus factor and sensitive-code ownership, and export CSV/JSON for graph databases and visualization. Trigger only when the user explicitly wants a security-oriented ownership or bus-factor analysis grounded in git history (for example: orphaned sensitive code, security maintainers, CODEOWNERS reality checks for risk, sensitive hotspots, or ownership clusters). Do not trigger for general maintainer lists or non-security ownership questions.
3.566 Nicht bestanden -
spark-engineer jeffallan/claude-skills
Use when writing Spark jobs, debugging performance issues, or configuring cluster settings for Apache Spark applications, distributed data processing pipelines, or big data workloads. Invoke to write DataFrame transformations, optimize Spark SQL queries, implement RDD pipelines, tune shuffle operations, configure executor memory, process .parquet files, handle data partitioning, or build structured streaming analytics.
3.560 Nicht bestanden -
ai-ml-security yaklang/hack-skills
AI/ML security playbook. Use when assessing model supply chain attacks (pickle RCE, poisoned weights), adversarial examples, model poisoning, model stealing, data privacy attacks (membership inference, model inversion), and autonomous agent security risks.
3.268 Nicht bestanden -
breadth-chart-analyst tradermonty/claude-trading-skills
This skill should be used when analyzing market breadth charts, specifically the S&P 500 Breadth Index (200-Day MA based) and the US Stock Market Uptrend Stock Ratio charts. Use this skill when the user provides breadth chart images for analysis, requests market breadth assessment, positioning strategy recommendations, or wants to understand medium-term strategic and short-term tactical market outlook based on breadth indicators. Also works WITHOUT chart images by fetching CSV data directly from public sources. All analysis and output are conducted in English.
3.135 Nicht bestanden -
apify-content-analytics apify/agent-skills
2.544 Nicht bestanden -
llm-public-opinion-analytics-assistant reason-machines/data-skills
Multi-platform hot search crawler and LLM-powered public opinion analysis system with clustering, sentiment analysis, and multi-channel push notifications
2.380 Nicht bestanden -
roblox-mm2-analytics-toolkit reason-machines/data-skills
Analytics and inventory management toolkit for Roblox Murder Mystery 2 gameplay optimization
2.376 Nicht bestanden -
mm2-analytics-roblox-tracker reason-machines/data-skills
Analyze Murder Mystery 2 gameplay data, track inventory, and optimize strategy using this Roblox analytics toolkit
2.355 Nicht bestanden -
mm2-roblox-analytics-toolkit reason-machines/data-skills
Murder Mystery 2 gameplay analytics, inventory tracking, and strategy optimization toolkit for Roblox
2.354 Nicht bestanden -
mm2-analytics-dashboard-roblox reason-machines/data-skills
Murder Mystery 2 inventory tracking, analytics dashboard, and gameplay optimization toolkit for Roblox
2.344 Nicht bestanden -
murder-mystery-2-analytics-toolkit reason-machines/data-skills
Analytics dashboard and inventory management toolkit for Roblox Murder Mystery 2 game data tracking and optimization
2.338 Nicht bestanden -
mm2-analytics-roblox-toolkit reason-machines/data-skills
Roblox Murder Mystery 2 analytics dashboard and inventory tracking toolkit with data visualization and strategy analysis
2.337 Nicht bestanden -
mm2-roblox-analytics-tracker reason-machines/data-skills
Analytics and inventory tracking toolkit for Roblox Murder Mystery 2 with strategic gameplay insights
2.320 Nicht bestanden -
llm-public-opinion-analytics reason-machines/data-skills
Multi-platform public opinion analysis assistant with web scraping, LLM-powered analytics, topic clustering, sentiment analysis, and multi-channel alerts
2.255 Nicht bestanden -
ml-paper-writing orchestra-research/ai-research-skills
Write publication-ready ML/AI papers for NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI, COLM. Use when drafting papers from research repos, structuring arguments, verifying citations, or preparing camera-ready submissions. For systems venues (OSDI, NSDI, ASPLOS, SOSP), use systems-paper-writing instead.
2.181 Nicht bestanden -
data-engineering-medallion-pipeline reason-machines/data-skills
End-to-end data engineering pipeline using MinIO, Airbyte, PostgreSQL, DBT, and Airflow with medallion architecture (Bronze/Silver/Gold layers)
2.043 Nicht bestanden -
harvard-artifacts-etl-analytics reason-machines/data-skills
Build ETL pipelines and analytics dashboards for Harvard Art Museums API data with Python, SQL, and Streamlit
2.015 Nicht bestanden -
retail-etl-pipeline-medallion reason-machines/data-skills
End-to-end retail ETL pipeline using PySpark, SQL Server, and Medallion Architecture (Bronze/Silver/Gold layers) for data warehousing
1.788 Nicht bestanden -
snowflake-dbt-airbnb-analytics reason-machines/data-skills
Inside Airbnb data warehouse built with Snowflake and dbt, demonstrating modern analytics engineering patterns with staging, intermediate, and mart layers.
1.702 Nicht bestanden -
qqmusic tencentmusic/qqmusic-skills
QQ Music — search songs, albums, playlists, music videos, artists; daily recommendations; music charts & rankings; AI-powered playlists; personalized listening reports & music insights. QQ音乐助手：搜索、每日推荐、排行榜、AI歌单、听歌报告、AI解读。
1.679 Nicht bestanden -
okx starchild-ai-agent/official-skills
OKX OnChainOS: on-chain trading, analytics, security, DeFi across 20+ chains. Use when running OKX-routed on-chain ops (e.g. swap on Ethereum, scan token risk, track smart money, check wallet portfolio). Wallet: default to the user's Agent Wallet (via the `wallet` skill). Only use the OnchainOS TEE wallet (`onchainos wallet login <email>`) when the user explicitly asks for it.
1.652 Nicht bestanden -
lieflat-charts larashero3-dotcom/lieflat-charts
一套模板驱动的数据可视化与报告生成 skill，既能严格从 Lupi、Basics、Glance、Maps 与 Interactive gallery 的真实实现生成 HTML 图表，也能从 12 套中英文整页报告模板生成可发布的 HTML 报告；以 Mono 为保底，能按数据语义自动选择内置彩色预设，也支持用户明确提供的自定义色板。地图仅在用户明确要求时启用，同一交付禁止混用色系。
1.576 Nicht bestanden
Die Beschreibungen stammen von den Autoren selbst, auf Englisch. Lesen Sie den Code eines Skills in seinem Repository, bevor Sie ihn installieren.
Was Skills für Agenten sind
Ein Skill ist ein Ordner mit einer Datei SKILL.md – Anweisungen, die für einen KI-Agenten geschrieben sind – und manchmal Skripten oder Vorlagen. Passt eine Aufgabe zur Beschreibung des Skills, lädt ein Agent wie Claude Code, Codex oder Cursor ihn und folgt ihm: wie ein Formular auszufüllen ist, wie Code in einem bestimmten Stil geprüft wird, wie man mit einem bestimmten Dateiformat umgeht. Diese Seite ist ein Verzeichnis solcher Skills auf Basis von skills.sh.
Was das Verzeichnis zeigt
- die 10.000 Skills mit den meisten Installationen, täglich synchronisiert;
- zu jedem Skill Name, Autor und Repository, Installationen, Status der Sicherheitsprüfung und den Befehl zum Hinzufügen mit Kopier-Schaltfläche;
- „Im Trend“: Skills, deren Installationen in den letzten 7 Tagen am stärksten zugelegt haben;
- Filter nach Themen und Agenten sowie eine Suche; jede Ansicht zeigt bis zu 100 Skills.
Den Prüfstatus verstehen
skills.sh veröffentlicht Sicherheitsprüfungen von Skills. Wir zeigen das Ergebnis als „Bestanden“, „Warnungen“, „Nicht bestanden“ oder „Nicht geprüft“. Eine bestandene Prüfung senkt das Risiko, garantiert aber nichts: Ein Skill kann Skripte enthalten, die Ihr Agent auf Ihrem Rechner ausführt. Lesen Sie den Code im Repository, bevor Sie einen Skill installieren – besonders bei wenigen Installationen oder fehlender Prüfung.
Einen Skill installieren
- Den Skill über Themen, Agentenfilter oder Suche finden.
- Das Repository öffnen und SKILL.md sowie etwaige Skripte ansehen.
- Den Befehl aus der Zeile kopieren und im eigenen Projekt ausführen.
- Dem Agenten eine Aufgabe geben, die zum Skill passt.
Zu den Beschreibungen
Die kurzen Beschreibungen stammen von den Autoren, auf Englisch, so wie sie in der jeweiligen SKILL.md stehen. Wir übersetzen oder überarbeiten sie nicht, und die Installationszahlen stammen von skills.sh. Die Namen der Themen sind dagegen übersetzt, filtern lässt sich also auf Deutsch.