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...
aso-optimize
by sean-sunagakuApp Store / Google Play のメタデータ最適化(ASO)を、4つの専門エージェントチームで実行するスキル。 キーワード調査、宣伝テキスト作成、競合分析、多言語ローカライゼーションの4観点から App Store 向けテキスト一式(タイトル、サブタイトル、キーワード、説明文、宣伝テキスト、What's New)を 生成し、最終レポート(MD)を出力する。多言語対応(日本語・英語+他言語)。 Use when: App Store の説明文を書きたい、ASO対策したい、キーワード選定したい、 宣伝文章を作りたい、App Store テキストを多言語化したい、What's New を書きたい。 Triggers: "ASO", "App Store", "宣伝文", "説明文", "キーワード", "サブタイトル", "What's New", "promotional text", "app description", "keyword optimization", "ストア掲載", "メタデータ", "アプリ紹介文", "Google Play", "多言語ASO"
competitive-analysis
by sean-sunagaku5つの専門エージェントがディスカッション型で競合のビジネスモデル・機能・価格・弱点を網羅的に分析し、 差別化ポイントと参入戦略を導出するスキル。 エージェント同士が対話・批判し合いながら調査し、ca-data-critic がライブモデレーターとして矛盾を検出・収束を判定する。 Phase 1 で競合プロファイル・レビュー・機能をディスカッション型で調査し、 Phase 2 でポジショニング戦略家が統合。 Gate 1(中間合意形成)→ Gate 2(最終検証 + Independent Validation + Devil's Advocate)の2段階ゲートで品質を担保。 Use when: 競合を分析したい、差別化ポイントを見つけたい、 市場のプレイヤーを調べたい、ポジショニングを考えたい。 Triggers: "競合分析", "competitive analysis", "競合調査", "差別化", "ポジショニング", "competitor", "競合", "市場プレイヤー", "ライバル調査", "competitive landscape"
persona-creation
by sean-sunagakuUX/マーケティング向けのユーザーペルソナを、5つの専門エージェントチームで作成するスキル。 ペルソナ設計、ユーザーリサーチ、ナラティブ執筆、バイアスレビュー、データ検証の 5観点からペルソナをディスカッション型で議論・作成し、Markdownドキュメントとして出力する。 data-critic がライブモデレーターとして矛盾を検出・収束を判定する。 コンテキストファイルで過去のセッションを引き継げる。 Use when: ユーザーペルソナを作りたい、ターゲットユーザーを定義したい、 ペルソナシートを作成したい、UXリサーチ用のペルソナが必要、 マーケティング用のターゲット分析をしたい。 Triggers: "ペルソナ", "persona", "ターゲットユーザー", "target user", "ユーザー像", "ユーザー定義", "user profile", "ペルソナシート", "ターゲット分析", "ユーザーセグメント", "customer profile"
product-discovery
by sean-sunagakuプロダクトの基盤情報(課題仮説・ソリューション・市場スコープ・原体験・ビジネスモデル・競合・差別化)を ユーザーとの対話で掘り下げ、構造化されたドキュメント(product-context.md)として整理するスキル。 「自分のプロダクトって結局何なの?」を一緒に整理する壁打ち相手として機能する。 ペルソナ作成、LP設計、機能優先順位、マーケティング戦略など、 プロダクトの方向性に関わるあらゆる意思決定の「前提情報」を1ファイルにまとめる。 コードベースがあれば自動で読み取れる部分は埋め、残りをユーザーにヒアリングする。 Use when: 「プロダクトを整理したい」「ターゲット整理」「コンテキスト作成」 「ペルソナの前に」「誰向けのプロダクトか整理」「プロダクト情報まとめ」 「product context」「プロダクト定義」「プロダクトの前提」 「product discovery」「誰向け」と言われた時。 新しいプロジェクトの立ち上げ時や、方向性を見直したい時にも使う。 ペルソナ作成スキルを使う前に、まずこのスキルでプロダクトの前提を整理すべき。 Triggers: "product discovery", "product context", "プロダクト整理", "ターゲット整理", "コンテキスト作成", "プロダクト定義", "プロダクトの前提", "ペルソナの前に", "誰向け", "プロダクト情報まとめ", "プロダクトって何", "何を作ってるか整理", "どんな需要があるか"
plan-compare
by sean-sunagaku複数の実装アプローチを並列チームで設計・議論し、比較して最適な計画を選ぶスキル。 各アプローチに専門グループ(architect, critic, risk-analyst)が付き、グループ内で議論して計画を洗練する。 「どのアプローチがいいか比較したい」「複数の実装方法を検討したい」「計画を並べて比べたい」 「実装方針を複数出して」「アプローチを比較」「どっちがいいか調べて」と言われた時に使用。 実装タスクで迷いがある時、設計の選択肢が複数ある時にも積極的に使う。
feature-discussion
by sean-sunagaku機能検討・プロダクト機能設計の壁打ちスキル。Mode A「壁打ち開始:〇〇機能」で1機能を深掘り、Mode B「アプリの機能を考えたい」でアプリ全体の機能セットを設計。ペルソナ・競合分析・トンマナを統合して議論。
Browse Agent Skills by Occupation
23 major groups · 867 SOC occupations
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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.