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在 SkillsMP（1.6M+ 公开 SKILL.md 的索引，覆盖 Claude Code / Codex / ChatGPT）里搜 Agent Skill，按关键词、分类、职业、语言过滤，并专门挖那些「写得好但没人知道」的冷门 Skill。用户说 找个 skill、有没有现成的 skill、搜一下 skill、skillsmp、skills 市场、agent skill 搜索、find a skill、search skills、discover skills 时使用。也用于判断某个领域已经有哪些 Skill、避免重复造轮子。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/yan-labs/yan-skills --skill skillsmp命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
网站从零到一与长期增长的总控 Skill。用于新建网站、SaaS、工具站或内容站，规划或初始化 TanStack Start Monorepo，使用 Cloudflare Workers、D1、R2 部署全栈应用，接入支付，执行 SEO、内容、外链、上线验证和持续迭代；也负责 Google Trends 查询、关键词难度（KD）估算与选词工作流；2026 AI 搜索范式（AI Overviews、AI Mode、Preferred Sources、Discover 独立算法、Information Gain、引用优先于排名）；AI Agent 就绪度评分（is-agentic、agent readiness、llms.txt、MCP 可发现性、AI 代理优化）。用户提到 rankup、rankup init、建站、网站改版、搜索流量、GSC、排名、关键词、CTR、索引、网站增长，或提到 谷歌趋势、Google Trends、搜索热度、热度对比、搜索趋势、trending、"XX 和 YY 哪个更火"、"今天美国/日本在搜什么"、每日热搜、"这个词能不能做站"、"哪个市场/国家有机会"、帮我选 SEO 关键词、选词、选品调研、市场探测、挖需求、找需求、需求挖掘、找方向、找选题、"最近有什么能做的"、"找几个关键词"、"挖个新词的工具站"、"看看有什么游戏站能做"、竞品调研、榜单调研、差评挖掘、反查谁在赚钱、关键词难度、KD、竞争度、SERP 分析、"这个词难不难做"、"做这个词要多少外链"，或提到 哥飞、web.cafe、哥飞论坛、哥飞的朋友们、悬赏、悬赏问答、经验帖、"群里怎么说的"、"社群里有没有讲过"、"论坛里搜一下"、"哥飞说过什么"、哥飞.ai，或提到 AI 搜索优化、AI Overviews、AI Mode、被 AI 引用、AEO、GEO、Preferred Sources、Discover 优化、Google 算法更新、核心更新、spam 更新、Information Gain，或提到 AI Agent 就绪度、is-agentic、agent readiness、llms.txt、对 AI 代理友好、AI 代理优化、agent-friendly、agentic score 时使用。
OpenCLI-first backlink discovery, profile analysis, opportunity qualification, safe browser-assisted form filling, evidence-based verification, and bulk data harvesting from logged-in dashboards. Use for backlinks, external links, competitor link research, blog-comment opportunities, directory submissions, Similarweb/Semrush/Ahrefs discovery, Search Console verification, anchor analysis, toxic-link review, disavow review, outreach templates, scraping SaaS report tables that have no API, driving the owner's logged-in Chrome from a script, or Chinese requests such as 反链、外链、找外链、发外链、评论外链、外链分析、抓后台数据、导出报表、数据面板、数据勘测.
用 OpenCLI 驱动用户本机那个真实的、已登录的 Chrome，或调用它的 160+ 站点 adapter。任何需要登录态的页面操作都从这里开始——读登录后的后台、抓没有 API 的表格、填表提交、跑一个站点命令、把页面数据取回来。也覆盖会话命名与租约纪律（"我的标签页被别人抢了"）、批量取数与落盘、adapter 的编写与自修复、opencli doctor 排障。用户提到 opencli、浏览器自动化、用我的浏览器、驱动 Chrome、登录态、抓后台数据、抓表格、导出报表、填表、自动点击、截图、adapter、doctor 报错、session 撞名、标签页被抢、tab 泄漏，或说"打开这个页面看看""帮我登录后台查一下""这个站没有 API"时，务必使用本 Skill。只要动作会落在浏览器上，先读这里再动手。
正在显示 SKILL.md
| name | skillsmp |
| description | 在 SkillsMP（1.6M+ 公开 SKILL.md 的索引，覆盖 Claude Code / Codex / ChatGPT）里搜 Agent Skill，按关键词、分类、职业、语言过滤，并专门挖那些「写得好但没人知道」的冷门 Skill。用户说 找个 skill、有没有现成的 skill、搜一下 skill、skillsmp、skills 市场、agent skill 搜索、find a skill、search skills、discover skills 时使用。也用于判断某个领域已经有哪些 Skill、避免重复造轮子。 |
搜 SkillsMP —— 目前最大的公开 Agent Skill 索引（1.6M+ 个 SKILL.md，来自 GitHub，覆盖 Claude Code、Codex、ChatGPT）。
要动手写一个新 Skill 之前，先来这里搜一遍。 别人写过的概率比你以为的高。
skillsmp/
├── SKILL.md ← 你在这里：怎么搜、怎么挖宝、两个必须知道的坑
├── .env.example ← 复制成 .env 填 API Key（可选；.env 已被忽略，绝不提交）
└── scripts/
├── search.mjs 直搜。可翻页、可按分类/职业/语言过滤，可 --json
└── treasure.mjs ★ 挖宝。故意不按星数排，理由见下
不需要任何配置——匿名就能用（50 次/天、10 次/分钟）：
node scripts/search.mjs "关键词" --limit 20
想要 500 次/天，就配一个 Key：
cp .env.example .env # 然后把 Key 填进去
Key 从 https://skillsmp.com/docs/api 生成。它是凭据，只放 .env，绝不进仓库
（仓库的 .gitignore 已经拦了 */.env，别绕过它）。
这是本 Skill 存在的主要理由。API 返回的 stars 是包含该 Skill 的 GitHub 仓库
的星数。实测：某条结果报 240467，而它所在仓库的真实星数是 240743 —— 对得上，确认无疑。
后果很实际：
实测搜 backlink 按星排序，前四条里三条来自同一个 28562★ 的笔记仓库，
讲的是笔记系统内部的双向链接，跟外链毫无关系。高星把语义对口的结果整个淹掉了。
所以：sortBy=stars 排出来的不是「最好的 Skill」，是「住在最红仓库里的 Skill」。
hasNext，别认 totalpagination.total 附带一个 totalIsExact: false，而且实测严重偏低——百万级索引里
搜 SEO 只报 total: 5。按 total 算页数会漏掉绝大部分结果。
唯一可靠的翻页依据是 hasNext，两个脚本都已经这么做了。
既然星数不是质量信号，就别用它排。treasure.mjs 用四个跟仓库名气无关的信号：
node scripts/treasure.mjs "关键词" --pages 5 --max-stars 2000 --top 15
| 信号 | 想法 |
|---|---|
| 独立性 | 所在仓库星数越低，越说明这个 Skill 靠自己站住，不是搭便车 |
| 专注度 | 同一仓库在本次结果里出现几条。一个仓库刷出几十条，通常是批量生成或整包翻译的文档堆 |
| 描述具体度 | 好的描述会写清什么时候该用（触发条件、场景、反例），而不是「帮你做 X」。这是分辨用不用心最单一有效的信号 |
| 新鲜度 | 长期没动的多半已经烂掉 |
同名同作者跨多语言的条目会被去重——那是整包机翻，一个仓库能刷满整页。
这是启发式排序，不是判决。 脚本只负责把候选排到你眼前；
要不要用，仍然得打开那个 SKILL.md 读一遍。别把分数当成质量结论报给用户。
两个脚本共用：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--pages N | 翻几页（search 默认 1，treasure 默认 5） |
--limit N | 每页几条，上限 100 |
--sort stars|recent | 只有 search 有。先读上面那条坑再决定用不用 stars |
--category <slug> | 如 data-ai、devops |
--occupation <slug> | SOC 职业，如 software-developers |
--lang <code> | en / zh / ja 等 ISO 码；mul 混合，und 判不出 |
--json | 输出 JSON 而不是表格 |
不支持通配符（*），也不支持空查询。
响应头一直在报剩余量，脚本会把它打在结尾。常见错误已经翻译成人话：
INVALID_API_KEY（Key 无效）、DAILY_QUOTA_EXCEEDED（当日用完）、
MISSING_QUERY（没给关键词）、INVALID_OCCUPATION / INVALID_LANGUAGE（slug 不认识）。
搜索结果尽量不要在一次任务里反复重搜同一个词——配额是按天算的，
匿名只有 50 次。需要反复查询时用 --json 存一份到本地再过滤。
把搜到的 Skill 告诉用户时：
githubUrl，别只凭 description 就推荐——
描述是作者自己写的营销文案，不是验证过的能力；