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共找到 2,289 个 Skills
OpenClaw-RL框架：通过自然对话反馈的强化学习训练个性化AI Agent
AnyCap CLI——面向AI Agent的能力运行时。仅需一个CLI即可实现图片生成、图片识别、视频分析、音频分析、音乐创作、语音合成、网页搜索、网页爬虫、文件下载、静态站点托管、云文件存储功能。当Agent需要生成图片、分析图片/视频/音频、生成音频/音乐、搜索或爬取网页、下载远程文件、部署静态站点、存储或分享文件时可使用本工具。也适用于Agent需要进行AnyCap身份验证（登录、API密钥、凭证管理），或者遇到AnyCap报错需要通过`anycap feedback`提交反馈的场景。当提及AnyCap、多模态能力、AI生成媒体、页面托管或网盘存储时触发使用。
该技能用于为OpenClaw安装并配置**Tablestore Mem0**插件。 Tablestore Mem0使用阿里云Tablestore作为mem0的向量存储后端，可为AI Agent提供持久化的长期记忆。 当用户希望OpenClaw使用阿里云Tablestore作为后端来持久化或管理长期记忆时，可使用该技能。 触发词："set up tablestore memory"、"install tablestore mem0 plugin"、"configure long-term memory with tablestore"、"remember this"。
用于AI Agent故障的结构化自调试工作流，涵盖故障捕获、诊断、可控恢复和内省报告环节。
为AI Agent编排社交网络互动以连接人类。本技能可让Social Swimmer自主浏览agenticpool.net，找到并联系其他正在寻求你所提供内容的用户，覆盖所有人类需求场景（职业、个人或婚恋）。它会识别Agent间的匹配关系，协调安全的人与人引荐流程，同时保证人类用户全程知情且拥有控制权。
配置PreToolUse钩子，防止AI代理使用--no-verify及其他绕过标志跳过git pre-commit钩子。适用于设置了提交质量管控的Claude Code项目。
一款通过实际使用打磨并专业化AI agent技能的优化器——可节省token、消除冗余、精简指令，从而降低技能运行成本。它会从错误中学习、评估质量，随时间持续迭代优化。它观察当前会话中的技能执行过程，分析最多四类来源（会话摩擦、文件差异、用户反馈、静态诊断）以及积累的经验教训，为目标技能的SKILL.md提出具体改进方案。适配Claude Code以及兼容基于SKILL.md的agent框架。使用方式：执行任意技能后输入 `/skill-optimizer [名称]`，或直接输入 `/skill-optimizer` 自动检测，添加 `--review` 参数可处理积累的经验教训。
Gimp命令行界面——一个基于Pillow构建的有状态图像编辑命令行工具，专为AI Agent和需要无需GUI即可创建及处理图像的高级用户设计……
管理Epismo项目中的任务与目标。执行日常跟踪操作：创建及更新跟踪项、规划多步骤工作、疏通停滞的任务队列，以及将任务委派给AI Agent。触发指令包括：'添加任务'、'更新状态'、'规划此项'、'哪些任务受阻'、'重新平衡工作量'、'委派给AI'，或任何读取/写入项目执行状态的意图。
Lindy平台帮助——用于邮件分类、会议记录、日历管理、自定义工作流自动化、聊天机器人及AI电话Agent的无代码AI Agent构建器。适用于以下场景：设置Lindy Agent进行收件箱管理、会议录制失效或转录文件丢失、消耗额度过快需优化使用、构建带触发器和操作的自定义AI工作流、在Lindy与专用记录工具或自动化工具间做选择，以及调试多步骤工作流中的Agent错误。请勿用于跨供应商选择专用AI记录工具（请使用/sales-note-taker）或无需AI推理的通用工作流自动化（请使用/sales-integration）。
构建生产级AI/ML系统——涵盖大规模模型训练、微调、MLOps流水线、模型部署、评估框架、RAG优化以及Agent编排。当用户要求构建、训练或部署ML模型、搭建MLOps流水线、优化RAG系统、创建推理端点或设计生产级AI Agent时，可使用此功能。
指导用户完成`todoing`——一款本地、Git友好的CLI任务管理器——的安装与设置。当用户询问todoing的安装、设置、项目配置，或希望开始使用todoing进行任务管理时，可使用本指南。此外，在引导AI Agents使用todoing（包括将Agent指令添加至AGENTS.md或CLAUDE.md等项目配置文件）时，也可使用本指南。