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使用ERC-8004（无需信任的Agent）在Ethereum主网上注册AI Agent。适用于用户想要将Agent身份上链注册、创建Agent资料、申领Agent NFT、设置Agent声誉，或是让Agent可被检索的场景，支持ETH跨链至主网、IPFS上传以及链上注册功能。
在Alva平台上构建并部署智能金融应用。可访问250+金融数据源（加密货币、股票、宏观经济、链上、社交数据），运行云端分析，回测交易策略，并发布交互式操作手册——所有操作均可通过你的AI Agent完成。
借助内存架构、反向提示和自修复模式，将AI Agent从任务执行者转变为主动协作伙伴。这是专注于核心主动能力的轻量版本。
面向AI Agent的无头浏览器自动化CLI，基于Rust原生二进制文件与Chrome DevTools Protocol构建
通过Shipp为AI Agent提供实时体育赛事数据。当用户需要NBA、NFL、NCAAF（大学橄榄球）、MLB或足球的实时比分、赛程或赛事动态时使用——尤其适用于借助MoonPay钱包在Polymarket或Kalshi平台实现预测市场交易策略。
通过Box0将任务委派给AI Agent。适用于用户要求审查代码、检查安全性、运行测试、对比工具、获取多视角观点、研究主题、分析数据、撰写文档，或任何可从专业执行或并行执行中获益的任务。当用户提到Agent名称，或使用‘询问’‘委派’‘获取...的意见’‘让某人...’这类表述时，也可使用本工具。
通过实际使用打磨、完善和优化AI Agent技能——从错误中学习，复盘质量，随时间持续迭代提升。它会观察当前会话中的技能执行情况，分析三个来源的数据（会话历史、文件diff、用户反馈），针对目标技能的SKILL.md提出具体改进建议。支持Claude Code以及任何基于SKILL.md的Agent框架。在执行任意技能后使用：输入`/skill-sharpen [名称]`指定优化特定技能，或输入`/skill-sharpen`自动检测最近使用的技能。共三种模式：交互模式（逐一提议改进）、仅观察模式（内容输出到LESSONS.md）、复盘模式（处理待处理的改进经验）。
为适配AI Agent的代码库搭建和优化Harness工程（包括AGENTS.md、docs/目录、lint规则、评估系统、项目级提示词工程）。触发场景包括：为AI Agent搭建新的/空白项目、创建AGENTS.md或CLAUDE.md、Harness工程相关问题、提升Agent在代码库上的运行效果。当用户对Agent质量不满或抱怨时也会触发——例如「Agent总是忽略约定」、「它从不遵守指令」、「为什么它一直在做X」、「Agent坏了」——因为Agent输出效果差几乎都是Harness存在缺口的信号，而非模型本身的问题。覆盖范围：上下文工程、架构约束、多Agent协调、评估、长期运行Agent Harness，以及Agent质量问题诊断。
收集并整合多个AI Agent的观点。当用户说出“召唤委员会”、“询问其他AI”，或是想要针对某个问题获取多个AI的视角时可使用本功能。
列出、查看和运行Glean AI agents。适用于发现可用agents、查看agent架构或通过编程方式调用agents的场景。
基础上下文工程技能——探索该领域时从这里开始。当用户要求“理解上下文”、“解释上下文窗口”、“设计Agent架构”、“调试上下文问题”、“优化上下文使用”，或者讨论上下文组件、注意力机制、渐进式披露或上下文预算时，应使用此技能。当用户提及“context engineering”或“context-engineering”以寻求AI Agent上下文系统的基础理解时，也会激活此技能。
AdGuard Home 命令行界面 - 通过 AdGuard Home REST API 实现全网络广告拦截与DNS管理。专为无需图形界面（GUI）即可管理过滤规则、DNS重写、客户端、DHCP和查询日志的AI Agent及高级用户设计。