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moltbook
人工智能代理的社交网络。发帖、评论、点赞和创建社区。
cortex-memory
OpenClaw 代理的长期记忆 — 轮流前自动调用、轮流后自动捕获、搜索/保存/忘记工具。
satgate
从终端管理 API 的经济防火墙。铸造代币、跟踪支出、撤销代理、执行预算。 lnget 的服务器端对应项。
agent-registry
强制代理发现系统,用于高效代理加载。克劳德必须使用这个技能 而不是直接从 ~/.claude/agents/ 或 .claude/agents/ 加载代理。提供懒惰 通过搜索和获取工具加载。使用时机: (1) 用户任务可能受益 专门的代理专
benderstack-integration
AI 代理与 BenderStack API 交互的综合指南和规则,包括 5 层写入操作安全性。
agent-browser
无头浏览器自动化 CLI 针对 AI 代理进行了优化,具有可访问性树快照和基于引用的元素选择
Clank Human Bitcoin Address
代理优先服务,用于通过 L402 比特币支付在 clank.money 上注册和管理人类比特币地址 (BIP-353)。
near-agent-skills
NEAR 协议的全面代理技能,包括气体优化和链上分析。
solid-agent-storage
使用 Solid Protocol 为您的 AI 代理提供持久身份 (WebID) 和个人数据存储 (Pod)
mastergoogler-opensoul
OpenSoul 开源人格与身份框架,为 AI 智能体定义持久化个性、信念与行为边界。
cloudflare-dns
通过 Cloudflare API 管理 DNS 记录。创建、列出、更新和删除 DNS 记录(A、AAAA、CNAME、TXT、MX、SPF、DKIM)。当代理需要添加或修改 DNS 记录、设置电子邮件身份验证 (SPF/DKIM/DMAR
mailtarget-email
通过 Mailtarget API 发送交易和营销电子邮件。管理发送域、模板、API 密钥和子帐户。当代理需要通过 Mailtarget (mailtarget.co) 发送电子邮件、管理电子邮件模板、配置发送域或处理任何电子邮件基础结构任
ci-whisperer
分析 GitHub Actions 故障并提出修复建议。当用户共享失败的 GitHub Actions 运行 URL/id、说“CI 失败”、询问“为什么此工作流程失败”、想要汇总日志、想要最小程度的修复或想要自动 PR 来解决故障时使用。
python-to-go-converter
自动将 Python 代码转换为针对性能关键型应用程序优化的 Go 代码。
skill-factory
多代理管道编排器,从头开始构建新技能。在以下情况下使用:(1) 您有一个技能想法,并希望将其从概念转化为可投入市场的包,(2) 您需要一个结构化的 7 阶段流程:市场研究 → 规划 → 架构 → 构建 → 审计 → 文档 → 定价,(3)
github-readme-generator
自动从 GitHub 存储库生成全面的自述文件,其中包含安装、API 文档和使用示例。
agent-traffic-analyzer
分析和可视化 OpenClaw 代理之间的通信模式,以识别瓶颈并提出优化策略。
error-driven-evolution
人工智能代理的结构化错误规则学习系统。当客服人员犯了错误、收到用户的更正或需要在做出决定之前检查过去的经验教训时激活。将错误转换为可执行规则(而不是反射)存储在 Lessons.md 中,并强制执行决策前规则扫描以防止重复错误。支持将匿名课
codex-auth-fallback
使用 OpenAI Codex OAuth 后备配置文件和自动模型切换设置 OpenClaw 多提供商身份验证。在配置多个 OpenAI Codex 帐户进行速率限制故障转移、通过设备流添加新的 Codex OAuth 配置文件或设置 cr
security-hardener
审核并强化 OpenClaw 配置以确保安全。扫描 openclaw.json 是否存在漏洞、暴露的凭据、不安全的网关设置、过于宽松的执行规则以及缺少的安全最佳实践。当要求审核安全性、强化配置、检查漏洞或保护 OpenClaw 部署时使用。
token-saver-75plus
永远在线的代币优化+模型路由协议。自动分类请求(T1-T4),通过session_spawn将执行路由到最便宜的模型,并应用最大输出压缩。目标:节省 75% 以上的代币。
airpoint
通过自然语言控制 Mac — 打开应用程序、单击按钮、阅读屏幕、键入文本、管理窗口以及通过 Airpoint 的 AI 计算机使用代理自动执行多步骤任务。
context-management
管理 AI 代理上下文窗口消耗,防止压缩死亡螺旋, 并执行子代理生成策略。在以下情况下使用:(1) 上下文已满并且 工作质量可能会下降,(2)决定是否产生子代理或在 主会话,(3) 准备压缩或会话切换,(4) 用户询问 “什么正在吞噬我的上
clean-pytest
使用基于 Fake 的测试、契约测试和依赖项注入模式编写干净、可维护的 pytest 测试。在为 Python/MCP 项目设置测试套件、为外部依赖项创建 Fakes、编写契约测试或使用固定装置和参数化实现测试模式时使用。