工具集

Anthropic 官方的系统级沙箱命令行：无需容器即可限制 agent、MCP 服务器与任意命令的文件和网络访问，macOS 用 sandbox-exec、Linux 用 bubblewrap。目前是研究预览版。

CI/CD 配置的安全静态分析工具：找出 GitHub Actions 工作流中的模板注入、凭据泄露、权限过大等问题，也覆盖 Dependabot 与 pre-commit 配置，部分问题可自动修复。

让编码 agent 用简短的 Puppeteer 脚本控制真实 Chrome，命名页面跨调用保持状态，可取无障碍树快照、截图并自测网页改动。需先全局安装 dev-browser CLI，仅支持 macOS 与 glibc Linux。

14 个 n8n 工作流技能：表达式语法、MCP 工具用法、节点配置、校验排错、Code 节点、AI Agent 工作流与自建 n8n 部署。需要配合 n8n-mcp 服务器使用。

让 agent 构建、运行、测试与调试 iOS / macOS 项目，并控制模拟器和真机，同时附带命令行模式。原名 XcodeBuildMCP，现由 Sentry 维护；仅支持 macOS，需要 Xcode 16 以上。

老牌 CSV 命令行工具集：in2csv 把 Excel、JSON 转成 CSV，csvcut、csvgrep、csvsort 筛选排序，csvstat 做统计，csvsql 直接对 CSV 跑 SQL。

Google 官方的 ADK agent 开发技能组：开发流程、项目脚手架、ADK Python API、评测（LLM 评审与自适应评分标准）、部署到 Agent Runtime / Cloud Run / GKE、发布与可观测性。需配合 agents-cli 命令行，本地开发只需 AI Studio API Key。

让 agent 操作 Home Assistant 智能家居：控制设备、查询状态与历史，创建并调试自动化、编辑仪表盘，共 80 多个工具。社区维护（非官方），需自有 Home Assistant 实例，uvx 方式运行还需长期访问令牌。

Docker 官方命令行，构建镜像、运行和管理容器、查看日志并推送到镜像仓库，是 agent 搭建隔离运行环境的基础工具。需要本机或远程的 Docker 引擎（如 Docker Desktop）。

社区维护的 Jira 与 Confluence MCP：用 JQL/CQL 搜索，创建和更新工单、页面与评论，同时支持云版与 Server/Data Center 私有部署；需要 API Token 或个人访问令牌。

功能完整的 Jira 命令行：筛选、创建、流转、指派与关联 Issue，管理 Epic 与 Sprint，--plain 纯文本输出便于 agent 读取；支持 Cloud 与自建版，需配置 API Token 并运行 jira init。

Vitest 5 测试框架的参考：配置、命令行、test / describe / expect API、生命周期钩子，模拟、快照、覆盖率、测试上下文与 fixtures、并发、过滤与标签、报告器、基准测试，以及测试环境、类型测试与多项目配置。由 Anthony Fu 从官方文档生成。

pnpm 包管理器的参考：命令行、pnpm-workspace.yaml 配置、monorepo 工作区、内容寻址存储、catalogs、overrides、patches、构建审批等供应链安全设置与任务编排，以及 CI 配置和从 npm、Yarn 或旧版本迁移。基于 pnpm 12，由 Anthony Fu 从官方文档生成。

面向计算机与 AI 方向研究者的半自动科研工作流：选题构思、Zotero 文献整理、实验结果分析与报告、论文写作润色和审稿回复，可接入 Obsidian 知识库；含 40 多个技能，也可作为 Claude Code 插件安装。

面向计算机与 AI 研究者的半自动科研助手：串起选题、Zotero 文献整理、实验分析与报告、论文写作与审稿回复，并用 Obsidian 沉淀项目知识。另有 Codex 等分支版本。

.NET 团队官方技能合集，按插件分组：ASP.NET Core、Blazor、MAUI、EF Core 数据访问、MSBuild 构建排障、性能诊断、测试与框架升级迁移。微软维护，通过 Claude Code / Codex 插件市场安装。

draw.io 官方 MCP：把 agent 生成的 XML、CSV 或 Mermaid 图直接在 draw.io 编辑器中打开，适合画流程图与架构图；另有免安装的远程版可在对话中内嵌显示。

把一项可重复的 agent 任务做成仓库内的技能，并配套安装定时运行编码 agent 的 GitHub Actions 工作流、提示词与记忆文件：先读仓库了解包管理与校验命令，再逐项询问用哪个 agent（Claude Code、Codex 等）、运行频率、改动范围、PR 数量上限与 PR 描述格式。

借用控制论中设定点、传感器、控制器、执行器的概念，通过访谈与用户一起为代码库设计「agent 控制回路」：用现有工具度量与目标的差距，每次挑一小步低风险改动交给编码 agent 完成并提 PR；先让各部件能在本地单独运行，再接入定时的 CI 工作流。

社区维护的 Playwright 浏览器自动化 MCP（ExecuteAutomation 出品，非微软官方）：导航、点击、填表、截图、抓取页面文本，还能发送 HTTP 请求、断言网络响应、录制操作生成测试代码，内置 143 种设备模拟。

GitHub 官方 gh 扩展：用 Markdown 编写由 AI agent 执行的 Actions 工作流并编译为标准 Actions，可选 Copilot、Claude Code、Codex 等引擎，默认只读沙箱运行。需先安装 gh。

macOS 截屏、无障碍树检查与原生界面自动化工具，可作为 MCP 服务让 agent 看屏幕并点击、输入、操作菜单。需 macOS 15+ 并授予屏幕录制与辅助功能权限。

macOS 截屏与界面自动化 CLI：截图、读取无障碍树拿到结构化界面元素，再点击、输入、切换窗口与菜单；也可作为 MCP 服务器接入 Claude Code、Codex。需要 macOS 15+ 及屏幕录制、辅助功能权限。

自动检测视频里的镜头切换，按场景把长视频切成片段，并导出切点列表和每段缩略图，适合拉片、整理素材、找剪辑点。本地运行，需 Python 3.10+，切分视频还需 FFmpeg 或 mkvmerge。