纯着色器零贴图程序化行星：6 种行星类型 + 行星环/云层/大气光晕，换种子即换星球，附浏览器试玩，适合标题画面、星图与菜单背景。
代码仓库 / 系统描述转可交互系统地图的 Agent Skill：五种视图附源码证据链，单文件 HTML，口述系统也能出图。
agent 联网与浏览器自动化技能：CDP 直连本机 Chrome 复用登录态，多路联网调度，提供点击与文件上传，按域名缓存经验。
腾讯云开源的自托管多用户 / 多 Agent AI 助手平台：单进程控制面、专家库、ACP 双向集成。
给 AI Agent 补联网渠道的能力层：覆盖网页 / YouTube / B站 / 小红书 / RSS 等 14 个渠道，多后端路由。
开源本地 AI 网关：单端点聚合 352 个 provider / 1200+ 模型，配额池化自动回退，token 压缩。
ADE：单 prompt 扇出到多个并行 git worktree，各跑一个 coding agent，BYOK 订阅驱动。
git worktree 管理 CLI：为并行 AI agent 设计，三个核心命令、hooks、配置文件。
Claude Design 的开源替代：调度本机 agent 出原型 / 仪表盘 / PPT / 视频，内置 30+ 设计 skills。
阿里面向手机厂商的 AI 手机全栈方案：规划、混合操作、生图三个 Agent 配四套开放评测集；Planner 技术报告已开源。
海外自托管实时协作旅行规划系统：地图、预算、行李清单、日志与 AI/MCP 集成，支持 PWA/SSO；国内有高德本地化 fork。
把多模态能力拆成可插拔模块喂给任意 agent：图文识别 / 长视频 / 视频剪辑 / Blender / CAD / 讲题等七模块。
物理动效创意网页 Skill：以弹簧阻尼与 Verlet 真实物理做动效，附 7 个可运行案例与无头自动化验收工具链。
编辑级图表生成 Skill：39 种图表类型，产出无依赖的自包含 HTML+SVG，可按网站品牌色统一风格。
开源 Codex Skill：一句描述或一张参考图，生成可交互 Three.js 全息闪卡网页，并产出可编辑 .blend 工程。
把参考位图离线描摹成纯 HTML + CSS 单文件插画的 Skill：确定性算法管线，产物禁用 img / SVG / JS。
中文文章配图工作流：小黑 IP + 白底手绘线稿，读文章 → 提炼锚点 → 列 shot list → 生图 → QA 校验。
照片转纸刊风海报 / 插画的生成技能：或保留现场关系叠撕纸边与印刷纹理，或提取语义隐喻重构。许可为个人非商业，商用需授权。
设计界的 Cursor：可视化编辑器，双向同步 React + Tailwind，选中组件对话即改码；绑定 React，暂不入库。
作者体验大量设计类 Agent Skill 后只留下 4 个，原始评测帖留作取舍理由回溯。
t-* 命名空间类 + @media prefers-reduced-motion 无障碍守卫，可直接复制impeccable init 生成 PRODUCT.md + DESIGN.md 作为契约--design-system 一次出整套设计系统；--persist 落成 MASTER.md 契约文件复用uipro.pen 纯 JSON、MCP 直驱画布、内置多套 UI kit、prompt 出仪表盘 / 落地页支持简繁日韩，字符集覆盖完整，含宋体/黑体/等宽全家族
楷体风格，支持 2 万+ 汉字，包含黑体/手写体等衍生
思源黑体与等宽西文合并，中英混排
黑体
仿宋
支持连字特性
包含 3600+ 图标
微软出品
JetBrains 官方
IBM 全家族，包含衬线/无衬线/等宽
Motion 与 emilkowalski/skills 同作者、同生态（档案都在本卷）
Magic UI / Aceternity UI / Cult UI 均基于 React + Tailwind + Motion 的复制粘贴模式
Hugo 为静态站点生成器，与设计类 Skills 分属不同类别
Impeccable（61 规则）与 Hallmark（57 门）互补：一个验细节，一个验骨架，叠加去 AI 味最佳
awesome-design-md 是本卷唯一“字典型”非执行型 Skill，适合作为所有生成类 Skill（Open Design / Hallmark / Impeccable）的前置约束输入
UI UX Pro Max 补上了本卷缺的「选型」一环：它查方向，生成类出码，Hallmark / Impeccable 验收
支持完整歌曲与人声生成，v5.5 版本；免费档仅支持在线播放，Pro $8-10/月、Premier $30/月 提供商用授权与下载额度
基于授权曲库训练，与 Merlin / Kobalt 签约，明确支持游戏等商用场景，Music v2 版本
侧重电影/管弦乐配乐，提供 250+ 风格，付费档提供商用授权
支持站内流媒体播放，2025 年后不支持音频文件导出
按情绪/BPM/活动生成 BGM，免版税，提供 DMCA 豁免
自建授权曲库训练，支持风格/情绪/编曲调节与分轨下载，约 $17/月
提供商用授权的背景音乐生成，约 $2.5/月
提供商用授权与协作控制，约 $6/月
开源可自托管的全歌生成模型：19 种语言，人声克隆 / 混音 / 改词，ComfyUI 原生支持，可 LoRA 微调
开源权重的器乐 BGM / 音效生成：最长约 6 分钟，可 LoRA 微调，ComfyUI 原生支持；年收入 <$100 万可免费商用
Apache 2.0，从歌词生成完整歌曲
Google 实时自适应音乐，权重 CC-BY
Meta 模型，权重 CC-BY-NC（禁止商用）
字节跳动出品，完全免费，版权与平台共同享有，商用需另行授权
网易云旗下 AI 创作工具
提供免费额度
全屏沉浸式歌词播放器，主打文字 PV 级歌词动画与 AI 配色，支持多音源与逐字歌词，本机接口可供外部程序取词；AGPL-3.0 禁商用
浏览器内的图形化作曲工具：画图形实时合成电子音乐，位置、宽窄、大小映射音高、时值、力度，内置 13 音色 13 音阶，可导出 WAV
Apache 2.0，支持快速全歌生成
国产 AI 音乐平台，支持中文创作
纯着色器零贴图程序化行星：6 种行星类型 + 行星环/云层/大气光晕，换种子即换星球，附浏览器试玩，适合标题画面、星图与菜单背景。
52 张扑克牌 + 鬼牌 + 牌背素材与配套玩法代码：透视倾斜、3D 翻面、箔面光泽、扫光等卡牌着色器，附扇形手牌、发牌堆与牌型评估器。
Blender 多 agent 建模范式的架构分享（Astra 建模能力的开源预演）：三模型分工 + 每步回传截图自检。
腾讯开源文 / 图生 3D 模型：出 low-poly 网格 + PBR 材质 + 绑骨骼，ComfyUI 原生可跑；几何不精确需人修。
Blender 基金会官方 MCP 路线：轻量 Server + 官方 add-on，本地模型友好；门槛 5.1+，当前用不了。
老牌 Blender MCP 社区插件（兼容 3.0+）：可读写场景 / 几何 / 材质，内置低模资产库与混元 3D 直连；当前选它。
Blender 内嵌 AI 自动化插件：MCP 直连，可切换 DeepSeek 等供应商。⚠ 4.5 装不上，已一年半未维护。
17 个专科 agent 组成的「3D 制片厂」，拆分过细、token 开销大、完成度差。判为反面教材：三权分立够用，十七路诸侯是炫技。
面向零基础的开源入门仓库，教程式引导完成首次 PR
开源学习与协作项目，提供 good first issue 标注
前端/后端/DevOps 等方向的知识路线图
开源无限画布节点图 / 思维导图：树形与拓扑结构、双链 + 孪生关系、LaTeX 公式、XMind 导入与 Mermaid 导出
开源手绘风虚拟白板：浏览器即用、无限画布、端到端加密协作、Docker 自托管，可导出 SVG / PNG / JSON
让 coding agent「少写」的纪律型 Skill：7 级懒惰阶梯（先问要不要做，再逐级降级到最小实现），实测省代码约 15%。
把 PaddleOCR 模型转 ONNX 的跨语言 OCR 部署库，后端可换、可离线跑，只含检测/识别，版面表格需另配
清理中文 AI 味文案的 agent skill：去套话、重复铺垫与防御性赘语（「本次完成了对重试策略的调整。重试策略已经调整过了」→一句），严格保真（数字、条件、承诺、情态、责任主体不许被顺手改掉），按内容判断不按词表替换；支持 structural/bounded/in-place 三档编辑范围与只标问题模式；带 123 条评测集验收。已装入 HanaAgent（full 版：SKILL.md + editing-guide + examples）。同生态：avoid-ai-writing（英文校准，v3.36 活跃）、stop-slop、humanizer（blader）、speak-human-tw（繁中）
首先打动自己，再找外部交集：把开发者自己当最优先目标用户，这不是情怀也是产品策略；对内容产品，先在外部找到与自己个性相近的人，比讨好所有人更高效，从核心向外自然扩散。创作过程的每一处用心，都一定会被懂你的用户感受到。
可体验的版本，胜过满纸雄文：文档解释意图、数据辅助判断、会议统一认识，但游戏是综合、复杂、混沌的沉浸状态；判断产品风险时更相信真正跑起来、打起来、死上几次之后的感受，以及同事作为玩家时的真实反应。对外发布实机视频，目标是让人「看到后能轻易想象自己亲手玩起来的样子」。
行是知的前提：脑中的理念很可能是肤浅、偏颇、错误的，只有贯彻理念的行动与现实真实碰撞，才能看清世界哪里一样哪里不一样；撞得太猛把理念撞成碎片也没关系，一片片捡回来拼成新的模样，再撞一次。
难能，可贵：充分竞争的成熟市场鲜有低垂的果实，任何容易解决的问题要么没有后来者机会，要么很快被挤满；一直做相对容易的事反而惶惶不可终日，护城河的本质是难以被轻易取代的价值。
给 agent 的产出设门禁，不设门禁的 agent 输出只是幻觉的另一种形式：Archify 用 Typed JSON IR + 确定性校验保证交付质量，校验失败时返回结构化修复回执而不是让 agent 瞎猜，预览只刷新验证通过的版本，失败保留上一张好图。
设计系统应该是文件契约而不是人脑审美：把团队品牌规范写进 DESIGN.md，每个 agent 生成前先读它，设计产出就自动对齐品牌；单页 artifact 用真实 CSS/真实字体/真实组件直接导出 HTML/PDF/PPTX/MP4，替代在 Figma 画布上推像素。
资源本身不是能力，把资源用起来才是；GitHub 是工具箱，不是博物馆——收藏了不用，等于没拥有。别让「收藏」变成唯一的技术活动。
能力层与工具的区别：比具体实现高一层，负责选型、安装、体检、路由，不做底层读取本身；每个平台维护「首选+备选」有序后端列表，接入方式换代 = 调整列表顺序，而不是重写代码。
模型能力与模型本体正在解耦：未来竞争力最强的 Agent，未必来自某一家厂商从模型到工具的全面自研，而更可能通过组合实现——不同厂商的推理模型、多模态模块和垂直工具，由 Agent 框架统一编排。到那时，讨论“哪个模型能力最多”不再是核心问题，关键是谁的推理最有效、谁的调度最合理。
bin + fallbackBins：主探测目标 + 兼容 fork（claude 的 fallback 是 openclaude，argv 兼容的 drop-in fork 自动被识别）。
versionPolicy：supportedVersions 精确清单 + supportedVersionPattern 正则整条 release line + requireVersion: true fail-closed。深因：agent CLI 以 RC 流水线发版，速度远快于 OD 自己的发版，钉死单个版本号等于每个照官方文档装的用户一周后都收到「未测试版本」警告。
capabilityFlags：调 <bin> --help 后做子串扫描，flag → capability key 映射。注意 claude 的 --add-dir 只在 -p 子命令 help 里出现，所以要 claude -p --help（issue #430）。
hiddenCapabilityFlags：处理 CLI 存在但 help 里隐藏的 flag（如 --thinking-display）。探测法极聪明：用不可能被接受的值去调每个 flag——认识该 flag 的 build 拒绝 value，不认识的 build 拒绝 option，两者都在模型调用前失败，探测零成本。
buildArgs(prompt, imagePaths, extraDirs, options, context) -> argv：唯一的「代码」，也是纯函数。
prompt 投递三通道：promptViaStdin（规避 Linux E2BIG：argv 单条 ~128KB 上限；Windows ENAMETOOLONG：CreateProcess ~32KB，.cmd shim 更是 ~8KB）、promptViaFile（daemon 建临时文件，用后即删）、argv 直传（不推荐，antigravity 被迫用）。
promptInputFormat: 'stream-json'：stdin 写入单条 JSONL user 消息且不关闭，daemon 可在 turn 中途继续注入后续 user 消息，避免重复 spawn。
claude-stream-jsonclaude, amp, codebuddyjson-event-streamcodex, cursor-agent, opencode, mimo, byok-opencodecopilot-stream-jsoncopilotqoder-stream-jsonqoderacp-json-rpcamr(Vela), devin, hermes, kimi, kiro, kilo, reasonix, trae-cli, vibepi-rpcpidsh-profile-jsonldeepseek-harnessplainaider, antigravity, atomcode, deepseek, grok-build, qwen两个趋势信号：ACP（Agent Client Protocol，JSON-RPC over stdio）一个协议占 9 席，agent 侧接口正在标准化，是新增 runtime 的推荐路径（docs/new-agent-runtime-acp.md 专文）；Gemini 本地生成 runtime 已退役（连 96k star 的项目都维护不动某些 CLI，适配是有现实成本的）。
解析器 emit 的统一事件集：thinking / tool-call / tool-result / text-delta / file-write / error / done。事件集归解析器管，不归 def 管。
1. specify-style（resumesSessionViaCli + newSessionId）：daemon 铸造 UUID，CLI 被告知用它。Claude：--session-id <uuid> 新建、--resume <id> 续聊。daemon 持有的 id 即它生成的 id。
2. capture-style（capturesSessionIdFromStream）：CLI 自己生成会话 id 并在流里上报（codex 的 thread.started.thread_id），daemon 从解析流捕获并持久化它作为 resume handle，newSessionId 不传给 CLI。
3. ACP load（resumesSessionViaAcpLoad）：通过 ACP session/load + getDurableSessionId()，resume 失败映射到 reseed 路径。
4. plain 无状态：没有上游会话存储的 CLI（qwen、deepseek、antigravity），每轮 spawn 全量重灌 daemon 渲染的 transcript（## user / ## assistant 块），靠对话文本本身延续记忆。这是兼容性的下限兜底。
externalMcpInjection（外部 MCP 服务器注入四策略）：claude-mcp-json（写 .mcp.json 进项目 cwd，Claude Code 自动加载）/ acp-merge（并进 ACP launch 描述符的 mcpServers）/ opencode-env-content（序列化进 OPENCODE_CONFIG_CONTENT 环境变量）/ mimo-env-content。没有原生 MCP 通道的 agent（codex、cursor-agent、copilot、qoder、pi）留空，设置 UI 显式提示「请在 agent 自己的配置里设置」，替代 issue #2142 之前的静默失败。
authProbe：声明式认证探测（如 claude auth status、cursor-agent status），副作用免费。没声明的 agent 不主动探测，auth 状态只能从真实聊天失败的错误文本反推。
模型发现三通道：静态 fallbackModels、listModels（跑一条命令解析 stdout）、fetchModels（异步，如 claude 从 mmd/MMS 路由拉取 proxy 兼容模型）。
超时两把尺：inactivityTimeoutMs（不活跃看门狗，Copilot deck 生成的思考期会长时间静默，需要更长）与 firstOutputTimeoutMs（宣布等待模型输出到首个实质事件的硬顶，心跳不续命）。
claude -p --input-format stream-json --output-format stream-json --verbose。要点：
能力全部按探测结果 gate（--include-partial-messages 旧版不认识会 exit 1 杀死会话，必须先探测再加）。
--thinking-display summarized：headless 下 extended thinking 文本被扣住（redact-thinking beta 仍然在 API 请求上，每个 thinking_delta 的 thinking 都是空串），显式要 summarized 才能看见推理。
--permission-mode bypassPermissions：daemon 管理的 print 模式没有交互审批通道。
--agents <json>：把 daemon 绑定的 build package 塞进 Claude Code 原生 subagent 系统，prompt 写死「只执行父 agent 给的任务，不许再 spawn subagent」。
--add-dir 传额外目录（旧版本也 gate，对齐对称性）。
dsh --profile open-design --stdio，走 dsh-profile-jsonl 专用协议（结构化流、模型发现、取消、会话恢复俱全）。resumesSessionViaProfileStdio: true + capturesSessionIdFromStream: true。模型动态发现：--models 返回目录解析成 provider/id + reasoning options。
版本策略注释堪称运维小论文：dsh 的 RC 相互 peer-require，安装器给出的版本随上游漂移；把 pattern 收窄到 0.1.0-rc.N 两天后上游发了 0.1.1-rc.1，所有用户又见警告。最终方案是 per-patch-line 的正则，且 prerelease 接受范围永远不能超过 packages/dsh-runtime peer 依赖能装的范围（否则警告消失但伴随依赖解析失败，比警告更糟且无声）。e2e 测试把两处绑定，一次上游新 patch line 需要两处同改或同不改。
一行流格式 plain，def 文件 11KB，其中大部分是「驯服 agy」的机制代码。五连坑：
1. 无模型 flag（agy v1.0.3，上游 issue #35）：TUI 的 Switch-Model 会写 ~/.gemini/antigravity-cli/settings.json，而 agy -p 每次启动读它。解法：daemon 在 spawn 前直接写 settings.json 选模型。8 个模型 label 硬编码（镜像 agy TUI consumer-tier 列表，2026-05-28 时点），supportsCustomModel: false，因为 label 是服务端 enum，认不出的 id 会变成静默缓存 miss + 空输出，对用户表现为「空响应」。
2. 全局文件竞态：settings.json 是进程全局的，并发 run A 写模型 A、B 写模型 B，A 的 agy 可能跑在 B 的模型上。解法：promise 锁链串行化所有非默认模型的 spawn；release 条件是轮询 agy 的 --log-file 直到出现 Propagating selected model override to backend: label="X"（model_config_manager.go 的日志 = settings 已被读走）。注释强调：poll 返回 false 意味着「放弃轮询」，绝不意味着「agy 一定没读」，锁只能在真观察到信号或子进程退出时释放。
3. print mode 静默失败：认证缺失与配额耗尽在 stdout/stderr 全部无输出（PR #3157 实证），唯一区分手段是 --log-file 事后 grep。flag 顺序 load-bearing：--log-file 必须在 -p 之前。
4. stdin 投递被上游改坏：旧版 agy -p - 读 stdin，1.1.13 把 - 当字面 prompt 忽略 stdin（issue #7161），只能把整个 prompt 塞进 argv。
5. -c resume flag 故意不用：实测会激活 agy 内部 agentic loop（多步模型重试、工具调用、工具报错回退缓存响应），OD 的 system prompt OVERRIDE 无法约束，turn 1 的工具重试路径返回缓存的 form 后，turn 2 字节级复现同一 form。解法：当无状态 adapter 用，每轮全量 transcript，且上一轮 assistant 输出要清洗 <question-form> 标记（防弱模型如 Gemini 3.5 Flash 模式匹配重发）。
detection：所有 def 并行探测，启动预热；每个 probe 故障隔离（一个坏的可执行文件不清空整个 picker）；无持久化缓存，每次要新鲜数据就重新探。resolved 路径与实际 spawn 路径强制同源（probe 到的是 shim、跑的是另一个二进制 = 假阳性）。
launch 的 PATH 深坑（launch.ts）：GUI 启动的 daemon PATH 极简，Pi 这类 #!/usr/bin/env bun 脚本 resolve 成功但 spawn exit 127。解法：Node bin 目录置于 PATH 最前（Windows npm .cmd shim 找裸 node），用户工具链目录（Homebrew、~/.bun/bin、版本管理器）追加末尾。Windows 的 Path vs PATH 用大小写不敏感查找后就地更新，避免重复 key。Codex 特殊：npm wrapper 脚本在 GUI 环境可能起不来，向上遍历目录找 @openai/codex-<platform>-<arch>/vendor/<target-triple>/codex 原生二进制；嗅探 shebang 只读前 64KB（原生 Codex.app 是 ~190MB，不能整读）。
invocation 的中性 cwd（invocation.ts）：所有探测类调用（version/help/models/auth）默认 cwd = OS 临时目录而非 daemon 进程 cwd。事故：OpenCode 是 bun 写的，启动时在 cwd 跑 bun install 装本地插件，daemon 若从 pnpm workspace 启动，一次 opencode models 探测会在仓库里丢下 bun.lock + node_modules/.bun，毁掉 pnpm store 打断 dev server。killSignal: 'SIGKILL'：execFile 的 timeout 只发信号，promise 要等子进程真正退出才 settle，trap SIGTERM 的 CLI 会让探测永远 pending；只读探测无物可 flush，直接 SIGKILL。
Storage：od-owned（OD 自己的项目目录）/ folder-backed（外部文件系统根）。
Provenance：user-local（用户选的本地文件夹，原地编辑）/ orchestrator-scratch（外部编排器准备的一次性工作区，writeback: "external"）。
边界刻意窄：OD 读写给定 workspace、产出可检视的设计输出、报告 provenance；源码 checkout、PR 创建、部署、写回策略全部留在 OD 之外。稳定输出边界是 result package：run 身份与终态、workspace 元数据、文件与 artifact manifest、事件日志位置、错误/退出码/信号/取消状态、可选 diff。
这意味着任何上游编排系统（如自建的多 agent 流水线）可以把 OD 当作一个「设计工人」接入：准备 scratch 目录 → 调用 → 收 result package → 自己决定写回与否。被编排的接口是官方一等公民。
2026-08-14 收录（skills线索.md / 网站推荐.md，85k stars）
2026-09-16 源码解剖 + 条目更新（96.4k stars；DeepSeek Harness 一等公民支持；Gemini 本地 runtime 退役；本文）