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前言​

随着Claude Code、Cursor等AI编程工具的普及，Agent Skills（技能）和MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）工具已成为提升AI开发效率的核心手段。

  • Agent Skills 是一类结构化的工作流定义文件，告诉AI在特定场景下应遵循哪些最佳实践、使用哪些工具、按什么步骤工作。它本质上是领域知识的结构化封装，可被AI直接读取并执行。
  • MCP工具 是遵循MCP协议的外部服务器，AI Agent可通过标准接口调用这些工具，实现对GitHub、数据库、网页搜索、云端部署等外部系统的操作。
提示
  • 以下带有🌟标记的工具是作者已经使用过觉得不错的工具。
  • Skills别装太多，否则AI会选择困难，不知道该用哪个，通常安装3-5个常用的Skill即可。
  • 本文会持续更新，收录更多经过实践验证的Agent Skills和MCP工具。
  • 如果朋友们有使用过觉得不错的工具，欢迎评论留言。

Agent Skills​

编码开发类​

这类技能涵盖日常编码工作中的架构规范、设计模式、代码标准等，是最基础也最常用的一类。

frontend-patterns​

功能说明：前端开发模式技能，提供组件化设计思路、状态管理最佳实践、性能优化策略等前端工程化规范，帮助AI生成可维护、可扩展的前端代码。

使用场景：组件设计、状态管理、性能优化、前端架构规划。

官网/参考：https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/frontend-patterns

安装命令：

npx skills add affaan-m/everything-claude-code@frontend-patterns

frontend-slides🌟​

功能说明：零依赖HTML演示文稿构建技能，按照严格的视口适配规则生成单文件HTML幻灯片，并提供PPTX转换指导，无需安装额外依赖即可制作专业演示文稿。

使用场景：生成产品展示、技术分享、项目汇报的演示文稿页面。

官网/参考：https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/frontend-slides

安装命令：

npx skills add affaan-m/everything-claude-code@frontend-slides

frontend-design🌟​

功能说明：Anthropic 官方前端设计技能，提供专业级 UI 设计规范和响应式布局最佳实践，帮助 AI 生成美观、可访问、适配多端的前端界面代码。

使用场景：前端界面设计、响应式布局实现、UI 组件开发、设计规范落地。

官网/参考：https://github.com/anthropics/skills

安装命令：

npx skills add anthropics/skills@frontend-design

mcp-builder​

功能说明：MCP（Model Context Protocol）服务器开发指南技能，提供完整的四阶段开发流程：深度研究与规划 → 实现 → 审查测试 → 评估，内置 TypeScript（推荐）和 Python（FastMCP）两种实现路径的参考文档，帮助 AI 高质量地创建可供 LLM 调用的外部服务工具。

使用场景：为外部 API 或服务构建 MCP 服务器、设计工具命名与描述规范、实现工具输入输出 Schema、编写 MCP 评估测试集。

官网/参考：https://github.com/anthropics/skills

安装命令：

npx skills add anthropics/skills@mcp-builder

测试与质量保障类​

这类技能专注于测试策略、评估框架和持续验证，是保障AI生成代码质量的重要手段。

e2e-testing​

功能说明：端到端测试模式技能，内置Playwright测试框架最佳实践，涵盖Page Object Model设计模式、测试文件组织结构、CI/CD集成配置、Artifact管理，以及处理不稳定测试（flaky tests）的策略，帮助AI生成稳定可靠的E2E测试代码。

使用场景：编写Playwright E2E测试、设计Page Object Model、配置CI/CD集成。

官网/参考：https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/e2e-testing

安装命令：

npx skills add affaan-m/everything-claude-code@e2e-testing

webapp-testing​

功能说明：本地 Web 应用测试工具包，内置基于 Playwright 的原生 Python 自动化脚本及服务器生命周期管理工具（with_server.py），支持静态 HTML 和动态 Web 应用两种测试路径，通过侦察优先（Reconnaissance-then-Action）模式精准定位 UI 元素并执行自动化操作。

使用场景：验证前端功能、调试 UI 行为、捕获浏览器截图与控制台日志、对本地运行的 Web 应用进行端到端测试。

官网/参考：https://github.com/anthropics/skills

安装命令：

npx skills add anthropics/skills@webapp-testing

技能管理类​

这类技能专注于 Agent Skills 生态本身的管理，包括技能的创建、发现与安装推荐。

skill-creator​

功能说明：Anthropic 官方认证的技能创建工具，通过访谈式分析帮助用户将重复工作流提炼为可复用的标准技能。支持完整的 draft → test → evaluate → improve 循环：自动生成 SKILL.md 结构、并行运行测试用例（对照实验对比有无技能的效果差异）、可视化评测结果，并提供描述优化模块以提升技能触发准确率。

使用场景：将重复工作流封装为技能、迭代优化已有技能、从对话历史中提取并固化最佳实践、打包发布自定义技能。

官网/参考：https://github.com/anthropics/skills

安装命令：

npx skills add anthropics/skills@skill-creator

find-skills🌟​

功能说明：技能发现与推荐工具，当用户提问"有没有能做 X 的工具"或"如何完成 X"时，自动搜索技能库中最匹配的技能并给出安装命令和详情链接。是扩展 AI 能力边界的入口工具。

使用场景：发现并安装适合当前任务的技能、快速了解技能生态、让 AI 自主选择并扩展工具能力。

官网/参考：https://github.com/vercel-labs/skills

安装命令：

npx skills add vercel-labs/skills@find-skills

文档处理类​

这类技能专注于操作各类办公文档，实现 AI 自动化读写 Excel、Word、PPT、PDF 等格式。

doc-coauthoring​

功能说明：结构化文档协作写作工作流，全程引导用户完成三阶段流程：上下文收集 → 逐节细化精炼 → 读者视角测试。通过访谈式问答收集背景信息，逐节进行头脑风暴、筛选、起草和迭代，最后用新会话的 Claude（无上下文污染）验证文档是否对读者清晰易懂。

使用场景：编写技术规格文档、设计文档（PRD/RFC/决策文档）、提案与汇报、任何需要结构化、高质量的文档写作任务。

官网/参考：https://github.com/anthropics/skills

安装命令：

npx skills add anthropics/skills@doc-coauthoring

internal-comms​

功能说明：内部沟通写作资源集，内置多种企业内部沟通格式的规范模板，包括 3P 周报（进展/计划/问题）、公司简报、FAQ 回答、状态报告、领导层更新、事故报告等，帮助 AI 按公司习惯格式生成规范的内部沟通文档。

使用场景：撰写团队周报、发布公司新闻简报、整理常见问题解答、起草事故复盘报告、生成项目进度汇报。

官网/参考：https://github.com/anthropics/skills

安装命令：

npx skills add anthropics/skills@internal-comms

xlsx/docx/pdf/pptx​

功能说明：Anthropic 官方办公文档操作技能集，分别处理 Excel（含财务模型颜色规范、公式校验、LibreOffice 自动重算）、Word、PDF 和 PowerPoint 四种格式，支持 AI 自动创建、编辑和分析各类办公文件。每种格式为独立技能，按需安装。

使用场景：自动填写 Excel 报表、批量处理数据、智能阅读 PDF、生成 Word 文档、制作 PPT 演示文稿。

官网/参考：https://github.com/anthropics/skills

安装命令：

# 按需选择安装对应格式的技能
npx skills add anthropics/skills@xlsx   # Excel 支持
npx skills add anthropics/skills@docx   # Word 支持
npx skills add anthropics/skills@pdf    # PDF 支持
npx skills add anthropics/skills@pptx   # PPT 支持

内容创作与设计类​

这类技能专注于视觉创作、品牌设计和多媒体内容生成。

canvas-design​

功能说明：视觉艺术设计技能，同样采用哲学先行的两步创作流程：先生成设计哲学宣言（极简文字、空间构图、色彩语言等），再将其转化为博物馆级别的 .png 或 .pdf 设计作品，文字极少、视觉为主，强调如同大师作品般的精工细作。

使用场景：创作海报、视觉艺术品、品牌设计稿、产品宣传单页，或任何需要专业视觉设计输出的场景。

官网/参考：https://github.com/anthropics/skills

安装命令：

npx skills add anthropics/skills@canvas-design

theme-factory🌟​

功能说明：演示文稿与各类 Artifact 主题样式工具，内置 10 套精心搭配的主题（含配色方案和字体组合，如 Ocean Depths、Midnight Galaxy、Tech Innovation 等），展示主题画册供用户选择后自动应用到目标 Artifact，也支持根据需求即时生成自定义主题。

使用场景：为 PPT/HTML 页面/报告统一应用专业配色和字体、快速切换不同视觉风格、为 Artifact 生成定制主题。

官网/参考：https://github.com/anthropics/skills

安装命令：

npx skills add anthropics/skills@theme-factory

MCP​

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic发布的开放协议，允许AI模型通过标准化接口调用外部工具和数据源。每个MCP服务器可以是本地命令行工具，也可以是远程HTTP服务，AI Agent通过调用这些服务器来扩展其能力。

提示

不同AI编辑器的MCP配置文件路径和格式略有差异，可以通过以下方式进行安装：

  • 优先推荐通过AI编辑器的MCP市场。
  • 也可以通过提示词让AI协助安装指定名称的MCP安装包，如果存在多个同名MCP安装包，在提示词中额外给定参考链接地址即可。

代码仓库类​

GitHub​

功能说明：GitHub官方MCP服务器，允许AI直接操作GitHub仓库，涵盖仓库文件读取、Issue管理、Pull Request创建与查看、代码搜索、分支操作等，是AI辅助开发工作流与GitHub深度集成的核心工具。

使用场景：查看与创建Issue、提交Pull Request、搜索仓库代码、读取文件内容、管理分支与发布。

注意事项：使用前需配置GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN环境变量（在 https://github.com/settings/tokens 生成）。

安装提示词：

安装MCP工具"github-mcp-server"，并完成该MCP工具的配置，参考：https://github.com/github/github-mcp-server

官网/参考：https://github.com/github/github-mcp-server

网页搜索类​

Context7​

功能说明：实时文档查询工具，专为LLM优化了各主流开源库和框架的文档索引，使AI能够查询到最新版本的API文档，避免因训练数据截止日期导致的接口过时问题。

使用场景：查询第三方库最新API、获取框架官方文档、解决版本兼容性问题。

安装提示词：

安装MCP工具"@context7/mcp-server"，并完成该MCP工具的配置，参考：https://github.com/upstash/context7

官网/参考：https://github.com/upstash/context7

文档处理类​

Markitdown​

功能说明：微软开源的多格式文档转Markdown工具的MCP服务器，支持将PDF、Word（docx）、Excel（xlsx）、PowerPoint（pptx）、图片、HTML、CSV等多种格式一键转换为Markdown，便于AI读取和处理本地文档内容。

使用场景：读取本地PDF/Word/Excel文档内容、将非结构化文件转为AI可处理的Markdown格式、批量文档内容提取。

安装提示词：

安装MCP工具"markitdown-mcp"，并完成该MCP工具的配置，参考：https://github.com/microsoft/markitdown/tree/main/packages/markitdown-mcp

官网/参考：https://github.com/microsoft/markitdown

Excel MCP Server​

功能说明：无需安装 Microsoft Excel，让 AI 直接创建、读取、修改 Excel 文件，支持数据读写、公式计算、表格格式化（字体/颜色/边框）、图表生成（折线/柱状/饼图等）和数据透视表，覆盖 xlsx、xlsm、xltx、xltm 等主流 Excel 文件格式。

使用场景：财务报表自动化、销售数据汇总、批量数据清洗、生成可视化图表、创建带格式的数据报告。

安装提示词：

安装MCP工具"excel-mcp-server"，并完成该MCP工具的配置，参考：https://github.com/haris-musa/excel-mcp-server

官网/参考：https://github.com/haris-musa/excel-mcp-server

MCP Doc Forge​

功能说明：多格式文档读取与处理 MCP 服务器，支持读取 PDF、DOCX、TXT、HTML、CSV 等格式，并提供格式转换（DOCX→HTML/PDF、HTML→Markdown）、PDF 合并/拆分、多编码文本处理（UTF-8/Big5/GBK）等功能，让 AI 轻松操作各类本地文档内容。

使用场景：合同审核、资料提取、文档格式转换、批量内容清洗与分析、非结构化文档文本提取。

安装提示词：

安装MCP工具"@cablate/mcp-doc-forge"，并完成该MCP工具的配置，参考：https://github.com/cablate/mcp-doc-forge

官网/参考：https://github.com/cablate/mcp-doc-forge

记忆与推理类​

Knowledge Graph Memory Server​

功能说明：用本地知识图谱为 AI 提供跨会话的持久化记忆，以 实体（Entity）–关系（Relation）–观察（Observation） 三元组形式存储用户偏好、项目上下文和历史交互，支持增删改查图谱节点，彻底解决 AI 每次对话从零开始的问题。底层数据以 JSONL 文件本地保存，隐私安全。

使用场景：个性化助手记忆用户偏好、项目知识库、团队协作上下文持久化、跨会话追踪错误模式与解决方案。

安装提示词：

安装MCP工具"@modelcontextprotocol/server-memory"，并完成该MCP工具的配置，参考：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/memory

官网/参考：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/memory

Sequential Thinking​

功能说明：结构化链式推理工具，引导 AI 将复杂问题拆解为一系列可管理的思考步骤（thought），每步可修正、回溯或分叉出新的推理分支，形成可追踪的完整思考过程，最终生成并验证解决方案假设。支持动态调整总步骤数量，适合问题范围不明确的开放性任务。

使用场景：战略规划决策、代码架构分析与 Debug、法律/合规案例分析、科学研究假设验证、需要多步迭代推导的复杂技术方案。

安装提示词：

安装MCP工具"@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"，并完成该MCP工具的配置，参考：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking

官网/参考：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking

浏览器自动化类​

Playwright🌟​

功能说明：微软官方Playwright浏览器自动化MCP服务器，允许AI通过可访问性树（Accessibility Tree）和截图的方式操控真实浏览器，实现网页导航、表单填写、按钮点击、内容抓取、截图等操作，是AI自主完成浏览器任务的核心工具。

使用场景：自动化网页操作、网页内容抓取与交互、端到端测试执行、网页截图、登录与表单自动化。

安装提示词：

安装MCP工具"@playwright/mcp"，并完成该MCP工具的配置，参考：https://github.com/microsoft/playwright-mcp

官网/参考：https://github.com/microsoft/playwright-mcp

Chrome DevTools MCP​

功能说明：基于Chrome DevTools Protocol（CDP）的浏览器调试MCP工具，允许AI实时读取浏览器控制台日志、网络请求、页面截图、DOM结构等调试信息，帮助AI直接感知和分析浏览器运行时状态，显著提升前端调试效率。该MCP需配合Chrome扩展使用，扩展地址在参考链接中获取。

使用场景：读取控制台错误与警告、抓取网络请求与响应、获取当前页面截图与DOM、辅助前端Bug定位与分析。

安装提示词：

安装MCP工具"@agentdeskai/browser-tools-mcp"，并完成该MCP工具的配置，参考：https://github.com/AgentDeskai/browser-tools-mcp

官网/参考：https://github.com/AgentDeskai/browser-tools-mcp

参考资料​