Explore AI Agent Skills & Claude Prompts
Discover open-source agent skills for Claude Code, Codex, ChatGPT, and any tool that uses SKILL.md.
Enter through keywords, occupations, creators, and GitHub sources to see what kinds of skills are emerging across domains.
Use the same catalog through the API
Connect 381,784 public skills to your own search, analytics, or agent workflow with the REST API.
Querying local SQLite index...
39-illegal-solicitation
by charoensaknบุคคลทำการเรี่ยไรรวบรวมทรัพย์สินจากประชาชนโดยไม่ได้รับอนุญาตจากคณะกรรมการควบคุมการเรี่ยไร เช่น เรี่ยไรเพื่อสร้างวัด โรงพยาบาล หรือมูลนิธิ โดยอ้างชื่อองค์กรหรือแต่งกายเป็นนักบวชโดยไม่มีใบอนุญาต
05-insanity-cases
by charoensaknผู้ต้องหากระทำความผิดในขณะที่อาจมีอาการวิกลจริต จิตบกพร่อง หรือจิตฟั่นเฟือน เช่น พฤติกรรมไม่สมเหตุสมผล ท่าทางหรือคำพูดผิดปกติ ประวัติเข้ารักษาสถานบำบัดโรคจิต การใช้ยาจิตเวช ไม่รู้จำบุคคลหรือสถานที่ ไม่ตอบสนองต่อคำถามอย่างปกติ หรือมีพฤติกรรมซ้ำๆ ไม่มีจุดมุ่งหมาย และกรณีการกระทำที่ขาดเจตนาหรือแรงจูงใจชัดเจน
09-counterfeit-currency
by charoensaknผู้กระทำปลอมหรือแปลงเงินตรา ธนบัตร เหรียญกษาปณ์ หรือพันธบัตรรัฐบาล เช่น การมีเครื่องพิมพ์ แท่นพิมพ์ บล็อก กระดาษพิเศษหรือหมึกพิมพ์ในครอบครอง การจำหน่ายหรือใช้เงินปลอม ร่องรอยการพิมพ์ในสถานที่ การทำงานเป็นเครือข่าย และการพบธนบัตรปลอมจากการใช้จ่ายหรือเปลี่ยนเงิน
40-theft-1
by charoensaknบุคคลลักทรัพย์ของผู้อื่นไปโดยทุจริต ไม่ว่าจะเป็นการลักในบ้านเรือน สำนักงาน ร้านค้า หรือสถานที่อื่น อาจมีการงัดแงะ ทำลายสิ่งกีดขวาง หรือใช้ความชำนาญพิเศษ โดยไม่ปรากฏว่าเข้าในเวลากลางคืน
24-trespassing
by charoensaknบุคคลเข้าไปในอสังหาริมทรัพย์หรือเคหสถานของผู้อื่นโดยไม่มีสิทธิ์ โดยมีเจตนาจะไม่ให้เจ้าของอยู่โดยปกติสุข หรือเพื่อครอบครอง หรือยักย้ายทำลายทรัพย์ รวมถึงการบุกรุกโดยมีอาวุธ ใช้กำลัง กลางคืน หรือหลายคนร่วมกัน
30-animal-slaughter-control
by charoensaknบุคคลฆ่าสัตว์หรือจำหน่ายสัตว์โดยไม่ได้รับอนุญาตจากพนักงานเจ้าหน้าที่ รวมถึงการฆ่าสัตว์พาหนะ เช่น โค กระบือ โดยไม่มีหลักฐานการได้มาหรือการโอนกรรมสิทธิ์ หรือฆ่าในสถานที่ที่ไม่ได้รับอนุญาต
32-national-forest-offenses
by charoensaknบุคคลเข้าไปยึดถือครอบครอง แผ้วถาง เผา บุกรุก หรือทำไม้ในเขตป่าสงวนแห่งชาติโดยไม่ได้รับอนุญาต เช่น ตัดไม้หวงห้าม เปิดที่ดินเกษตร สร้างที่อยู่อาศัย หรือยึดครองพื้นที่ป่าสงวนแห่งชาติ
03-arson-1
by charoensaknผู้กระทำจุดไฟเผาทรัพย์สินหรืออาคารโดยเจตนา เช่น การวางเพลิงเพื่อรับประกันภัย การใช้สารเชื้อเพลิง ร่องรอยไหม้ผิดปกติหลายจุด กลิ่นน้ำมัน ควันสีดำจากสารเคมี การขนย้ายทรัพย์สินก่อนเกิดเหตุ ความขัดแย้งกับเจ้าของบ้าน มูลเหตุจูงใจจากการเงินหรือการจ้างวาน รวมถึงพฤติกรรมหลบหนีหรือทำลายหลักฐานหลังเกิดเหตุ
21-credit-card-bank-fraud
by charoensaknพนักงานธนาคารหรือบุคคลภายในองค์กร ขโมยบัตรเครดิตที่ออกให้ลูกค้าแต่ยังไม่ส่งมอบ แล้วนำไปใช้ซื้อสินค้าหลายครั้งหลายร้าน โดยธนาคารผู้ออกบัตรเป็นผู้เสียหาย เพราะต้องรับผิดชอบหนี้ที่เกิดขึ้น
31-antiquities-and-museums
by charoensaknบุคคลขุดค้น ทำลาย หรือลักเอาโบราณสถาน โบราณวัตถุ หรือศิลปวัตถุที่ขึ้นทะเบียนหรืออยู่ในความดูแลของกรมศิลปากร โดยไม่ได้รับอนุญาต เช่น ขุดหาพระหรือเครื่องปั้นดินเผาโบราณ ทุบเจาะภาพจิตรกรรม ลักพระพุทธรูปออกจากวัดหรือพิพิธภัณฑ์
20-abortion-and-unlicensed-midwife
by charoensaknผู้กระทำทำให้หญิงแท้งลูกโดยไม่ได้รับอนุญาตหรือโดยหญิงไม่ยินยอม หรือประกอบวิชาชีพพยาบาลและผดุงครรภ์โดยไม่มีใบอนุญาต เช่น การขูดมดลูก ฉีดยา ใส่สิ่งของในช่องคลอด โดยผู้ที่ไม่ใช่แพทย์ที่มีใบประกอบวิชาชีพ การรับค่าตอบแทน และการมีเครื่องมือทำแท้งในครอบครอง
10-alien-deportation
by charoensaknคนต่างด้าวกระทำความผิดและเข้าหลักเกณฑ์ที่อาจต้องถูกเนรเทศ เช่น ไม่มีเอกสารประจำตัวหรือวีซ่าหมดอายุ สัญชาติไม่ชัดเจน ไม่มีที่พักอาศัยแน่นอน ประวัติกระทำผิดซ้ำ ไม่มีอาชีพหรือรายได้ หรือเคยถูกเนรเทศมาก่อน รวมถึงคนต่างด้าวที่กระทำผิดทางการเมืองซึ่งต้องเสนอเนรเทศแม้อายุน้อย
Browse Agent Skills by Occupation
23 major groups · 867 SOC occupations
Browse by Category
Explore agent skills organized by their primary use case
Explore the agent skills ecosystem by occupation and creator
SkillMD is not just a keyword search box. It is an open map that organizes public skills by occupation, creator, and repository, helping you see which workflows, judgment criteria, and domain habits people are writing for AI agents.
Then follow creators and GitHub repositories back to the source: compare the skills a team maintains, whether the repo is active, and how the README frames the work before you open, install, or reuse anything.
Use it three ways: learn an unfamiliar field by occupation, study how creators organize skills, then use source context to decide what is worth opening or reusing.
01 Map a field
Browse 23 occupation groups and 867 SOC roles to learn what skills exist in adjacent domains and how they break down real work.
02 Follow creators
Use creator and repository pages to inspect maintained skill collections, recent updates, and source context before trusting a result.
03 Search with sources
Search 1.7M+ collected skills, then use occupation tags, creators, and GitHub source context to decide what is worth opening.
Start with the occupation map, then follow creators and repositories back to real code. SkillMD helps explain why a skill is worth opening, not only what it is named.
Standardizing Agent Capabilities with SKILL.md and Model Context Protocol (MCP)
In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence, LLM agents (Large Language Model agents) have transitioned from simple text predictors to autonomous problem solvers. To orchestrate complex, multi-step agentic workflows, developers require a standardized format to specify agent capabilities, prompt instructions, system rules, and database bindings. This is where SKILL.md and the Model Context Protocol (MCP) have emerged as standard developer paradigms. SkillMD serves as the central directory for indexing, exploring, and sharing these critical agent configurations.
Our open-source registry currently tracks over 1.7 million collected SKILL.md configurations and system prompts. By compiling agent configurations from active developers on GitHub, we bridge the gap between prompt engineering research and production execution. Whether you are building agents with Anthropic's Claude Code, OpenAI's GPT-4, Google's Gemini, or local models using Ollama and LlamaIndex, standardized skill definitions ensure your agents behave predictably across different runtime environments.
What is the Model Context Protocol (MCP)?
The Model Context Protocol (MCP) is an open-source standard designed to connect LLMs to data sources, developer tools, and external environments. MCP establishes a bidirectional communication channel between client applications (like Cursor, Claude Desktop, or custom agent systems) and servers hosting data or capabilities. Standardizing instructions via SKILL.md enables LLMs to query databases, read local files, execute terminal commands, and integrate third-party APIs. SkillMD allows you to find ready-to-run MCP servers and prompt instructions for various occupations and technical tasks.
The Structure of a Professional SKILL.md File
A valid SKILL.md configuration is designed to be easily read by humans and parsed by LLMs. It contains precise system instructions, trigger conditions, required parameters, and execution examples. Below is the typical architectural blueprint of a professional agent skill:
- Metadata & Core Scope: Declares the name of the skill, author details, target models, and a description of the capability.
- Triggers & Intent Detection: Details semantic triggers that help the agent decide when to invoke this skill.
- System Prompts: Explicit system-level instructions that direct the agent's behavior, personality, safety guardrails, and formatting preferences.
- Capabilities & Tools: Lists the files, databases, or APIs the agent must access to complete the tasks.
- Few-Shot Examples: Demonstrates real inputs and outputs, helping the model generalize behavior through in-context learning.
Optimizing Agent Workflows for Modern LLMs
Writing effective agent skills requires deep knowledge of prompt engineering. With the release of advanced reasoning models like Claude 3.5 Sonnet, ChatGPT o1, and DeepSeek-V3, prompt templates must focus on structured thinking. Developers are encouraged to use XML tags (e.g., <thought>, <context>, and <rules>) to isolate execution boundaries. Standardized prompts prevent agents from suffering from context drift, ensuring that long-running tasks remain aligned with the initial system parameters.
Exploring by SOC Occupations and Creator Profiles
What makes SkillMD unique is its taxonomy. Instead of simple text search, we parse and organize files according to the Standard Occupational Classification (SOC) system. This means you can discover skills written for Computer and Mathematical roles, Business and Financial operations, Legal, Design, and and Educational Instruction fields. By tracking creator profiles, developers can study how different teams organize their custom instructions, compare version updates, and fork public configs for specialized enterprise use cases.
SkillMD operates as a high-performance index running on a fast Go backend and a highly responsive Astro SSR frontend. All search queries execute in milliseconds, featuring smart debouncing to prevent multiple API requests while keeping user data secure. Join our community of developers to standardize your AI agent instructions and optimize your LLM prompting workflows today.
Frequently Asked Questions
A practical guide to agent skills: what they are, how to inspect them, and how SkillMD helps you explore the ecosystem.