Anthropic Skills
Anthropic 官方技能示例,涵盖文档、设计与开发任务,展示 SKILL.md、脚本和资源如何组合为可重复执行的工作流。
- 费用
- 许可按技能区分:部分为 Apache-2.0,文档处理等技能为源码可见的单独许可。Claude 套餐与模型费用另计。
- 平台
- 未标注
- 共同场景
- 写代码
- 差异
- 适合学习技能组织方式与参考官方示例,不能把所有子目录统一当成同一种开源许可。
Expo 官方维护的 Agent Skills 集合,面向 Expo 与 React Native 项目:覆盖路由、构建与 EAS 服务等常见工程环节,按技能目录分发,可用 skills CLI 安装。
Anthropic 官方技能示例,涵盖文档、设计与开发任务,展示 SKILL.md、脚本和资源如何组合为可重复执行的工作流。
GitHub 社区维护的大型 Copilot 指令、Agent 与 Skills 集合。
Google 官方维护的 Agent Skills,聚焦云、数据与基础设施。
Anthropic 的编码 Agent,可结合代码库解释实现、修改文件、执行检查并协助 Git 工作流,适合在现有项目中完成有明确边界的开发任务。
OpenAI 的编码 Agent,提供终端及其他使用入口,可结合项目上下文阅读代码、执行修改并协助验证。
支持多模型的编码 Agent,提供终端及桌面入口,包含计划与构建等工作模式。
GitHub 官方 MCP 服务器,为 Agent 提供仓库、代码、Issues 与 Pull Requests 等工具,可用于查找资料、整理问题和协助开发流程。
Microsoft 维护的浏览器 MCP 服务器,基于 Playwright 向 Agent 提供页面导航、元素操作和检查能力,适合网页流程验证与自动化。
先看类型:Skill 是给编码 Agent 的指令与脚本,MCP 是给 Agent 接工具的服务端,工具本身则是可直接使用的产品。再看许可与费用——开源不等于免费托管,商业工具的先看免费额度与收费入口。最后看平台:CLI、IDE 插件、桌面应用的使用方式差别很大。
本站只做事实归纳,不评估哪一款「更好」;建议按上面的共同场景挑 2 个,各跑一个自己的真实任务再决定。