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...
mm
by mworldorgДиспетчер mm-системы — короткая команда вместо длинных. /mm без аргументов = список всех команд. /mm new = init project, /mm save = save session, /mm next = handoff, /mm prompt = bridge, /mm rules = instructions, /mm check = doctor. Use when user types "/mm" anything OR says "что есть в mm", "какие mm команды", "помощь по mm", "mm cheatsheet".
mm-web-bridge
by mworldorgПартнёр louise в claude.ai — обсуждает идеи, ставит их под сомнение, проверяет актуальность в интернете перед решениями на внешних API/библиотеках, и оформляет self-contained промпты для её Claude Code в PowerShell. Use whenever louise обсуждает идею или фичу, просит собрать промпт/задание для PowerShell-Клода, планирует или прорабатывает задачу проекта, либо готовит сводку для нового чата. Особенно следи за актуальностью Telegram Bot API / aiogram и других быстро меняющихся технологий.
mm-bridge
by mworldorgCompose a ready-to-copy prompt for the user's OTHER Claude Code instance (running in PowerShell). Use when the user asks to "напиши промпт для powershell", "сгенерируй задание для другого клода", "переброс задачи в основной клод", "/mm-bridge", or any request to hand off work to the PowerShell instance. Auto-reads passport.md of the target project to inject stack/conventions/constraints. Supports prompt frameworks (CRISPE / XML / PERSONA / HYPOTHESIS) via --framework flag or auto-detect. Writes to Claude/Bridge/next-prompt.md in the Obsidian vault. Optional --tg flag: also delivers prompt instructions via Telegram bot if mm-config.local.json has tg_bridge.enabled=true.
mm-doctor
by mworldorgСамопроверка mm-системы — junction'ы, конфиг, vault, паспорта, bridge-архив, GSD-консистентность (passport vs PROJECT.md), наличие сторонних плагинов (karpathy, context-mode). Auto-fix очевидного. Use when user says "проверь систему", "почему не работает", "/mm-doctor", "mm-status", "что-то сломалось", "проверь mm", "mm health". Запускать перед началом работы на новой машине ИЛИ когда что-то странно себя ведёт.
mm-handoff
by mworldorgГенерирует handoff.md — компактную сводку для нового чата claude.ai когда контекст текущего заполнился. Включает 15-категорийный Session Guide (вдохновлено context-mode), выжимку последних сессий, текущее состояние, открытые вопросы, и (если есть GSD) — current phase + last 3 SUMMARY.md. Use when user says "контекст заполнен", "новый чат", "handoff", "сводка для нового чата", "/mm-handoff", "пора закругляться, готовь следующий чат". НЕ путать с mm-save-session — этот про подготовку СЛЕДУЮЩЕГО чата, save-session про закрытие текущего.
mm-init-project
by mworldorgИнициализирует или обновляет проект для mm-системы — создаёт passport.md в корне, копию в Obsidian, dashboard.md, handoff.md (скелет), project-instructions.md для claude.ai. Use when user says "оформи проект", "сделай паспорт", "init project", "/mm-init", "/mm-init-project", "обнови паспорт", "регистрирую проект". Работает на пустой папке (новый проект) и на существующем коде с любыми .md файлами (auto-discovery + dry-run preview перед записью). Включает auto-detect стека (~150 фреймворков), dual-detection GSD v1 (.planning/) и v2 (.gsd/), import scope/requirements из GSD-артефактов, secret-grep, детектор рассинхрона между копиями паспорта.
mm-instructions
by mworldorgГенерирует текст для claude.ai → Project → Instructions из шаблона + персонализирует под текущий проект. Кладёт результат в Obsidian для копипаста. Use when user says "сделай инструкции для проекта", "обнови project instructions", "/mm-instructions", "перегенери инструкции", "что вставить в Project Instructions". Без аргументов = универсальная версия; с проектом = подставляет имя.
mm-projects
by mworldorgОбзор всех зарегистрированных mm-проектов одним экраном — статус, тип, GSD-фаза, последняя активность, число открытых вопросов. Use when user says "/mm projects", "/mm list", "покажи все проекты", "что у меня по проектам", "обзор проектов", "какие проекты есть", "список проектов". Читает только Obsidian-копии (passport/dashboard/handoff/sessions), git по проектам не трогает без флага --git.
mm-resume
by mworldorgВосстановить контекст в начале сессии или после /clear. Читает passport.md + dashboard + последнюю сессию + git status + (если есть GSD) полный контекст планирования (.planning/ для v1 или .gsd/ для v2 — STATE, ROADMAP, текущий phase CONTEXT/PLAN, HANDOFF.json). Выдаёт компактную сводку «где мы». Use when user says "ну что у нас", "напомни где мы остановились", "вернулся", "возобновляю", "/mm resume", "/mm start", "/mm context", "что у нас по проекту", "где мы" в начале новой сессии Claude Code или после /clear.
mm-save-session
by mworldorgЗакрывает текущую Claude Code сессию — сохраняет лог в Obsidian/Claude/Sessions/, обновляет project note, обновляет INDEX.md, перегенерирует handoff.md (для Project Knowledge claude.ai) через /mm-handoff. Если в проекте есть GSD (.planning/ или .gsd/) — также вызывает /gsd-pause-work для technical state в HANDOFF.json. Use when user says "закругляемся", "сохрани", "до завтра", "конец дня", "save session", "/mm-save-session", "закрываемся".
mm-setup
by mworldorgОнбординг/персонализация mm-системы под конкретного пользователя — спрашивает имя, чем занимается, стек, язык, путь к Obsidian vault, и записывает это в личный gitignored-оверлей config/mm-config.local.json + генерирует персональную копию claude.ai-скилла mm-web-bridge. Use when user says "/mm setup", "/mm onboard", "настрой под меня", "персонализируй", "первичная настройка", "сделай систему моей", "это не моё имя в скилле", "поменяй данные под меня". Запускать ОДИН раз после клонирования репо на новой машине.
mm-vault
by mworldorgСоздаёт приватный vault-репозиторий памяти проекта в Obsidian и пушит его на GitHub для синхронизации с claude.ai Knowledge. Use when user says "создай vault", "синхронизация памяти", "memory sync", "/mm vault", "/mm-vault".
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.