Loading...
Loading...
共找到 2,289 个 Skills
AI Agent技能安装前的安全审计与漏洞扫描工具。适用场景：(1) 评估来自不可信来源的skill；(2) 审计skill目录或Git仓库URL中的恶意代码；(3) 作为Claude Code插件、OpenClaw技能或Codex技能的安装前安全关卡；(4) 扫描Python脚本中的危险模式，如os.system、eval、subprocess、网络数据泄露；(5) 检测SKILL.md文件中的提示注入；(6) 检查依赖供应链风险；(7) 验证文件系统访问是否在skill边界内。触发指令："audit this skill"、"is this skill safe"、"scan skill for security"、"check skill before install"、"skill security check"、"skill vulnerability scan"。
生成并使用命令行界面，让任何软件都可通过AI Agent以结构化JSON输出的方式进行控制
通过MCP将AI Agent连接到Cheat Engine，实现自动化内存分析、逆向工程与调试
面向AI Agent的Wren Engine CLI工作流指南。使用wren CLI端到端解答数据问题：收集Schema上下文、召回历史查询、通过MDL语义层编写SQL、执行查询，并从已确认的结果中学习。适用场景：用户提出数据问题、请求生成报告或分析、询问指标、收入、客户、订单、趋势或任何业务数据；用户使用“有多少”“展示给我”“什么是”“前N个”“对比”“趋势”“增长”“细分”等表述；用户想要探索、分析、过滤、聚合或汇总数据库中的数据；Agent需要查询数据、连接数据源、处理错误或通过wren CLI管理MDL变更。
通过工具（函数调用）为你的AI Agent赋予能力。帮助你确定AI需要执行的任务、创建工具定义，并将其关联到AI Config变体。
OpenClaw官方Lark/飞书插件，可让AI Agent与Lark工作区进行交互，涵盖消息、文档、多维表格、日历和任务等功能
基于Stellar的智能体（Agent）及机器间支付方案。涵盖x402协议（通过OZ Channels服务商实现HTTP 402付费API，支持费用代付客户端）以及MPP（机器支付协议）的两种模式：Charge模式（基于单次请求的Soroban SAC转账）和Channel模式（链下提交，支持高频场景）。默认在`stellar:testnet`/`stellar:pubnet`（CAIP-2标准）网络使用USDC（SEP-41 SAC）。适用于向AI Agent售卖付费API、构建x402客户端，或为高频Agent流量设计支付通道架构的场景。
用于查询Guardian AI agent的Apiiro CLI命令：提出安全问题、获取代码仓库的分析与洞察，以及管理仓库检测。当用户需要AI驱动的安全分析、安全态势审查，或询问其代码库的安全相关问题时，可使用该技能。当用户需要对认证流程、攻击面进行深度分析，或希望AI解释安全概念时，也可触发该技能。即使未提及“apiiro”或“guardian”，当用户询问诸如“这段代码安全吗？”“这里的攻击面是什么？”或“解释这个漏洞”之类的问题时，也需触发该技能。若需针对设计或功能规格进行专门的STRIDE威胁建模，请使用apiiro-threat-model技能；若需修复已知风险，请使用apiiro-fix技能。
配置并使用ktx为AI Agent构建可执行的上下文层，使其能够借助语义层、知识库和已核准指标查询数据仓库
使用GAM（General Agentic Memory，通用智能体记忆）构建支持文本、视频和长时序轨迹的AI Agent分层记忆系统
帮助用户发现并安装agentic loops（周期性、定时运行的AI Agent），当用户询问“找一个用于X的loop”“有没有能……的loop”“安装一个执行X的周期性Agent”“安排Agent定时执行X”，或者需要一个按计时器运行的重复性任务（如每日摘要、竞品监控、分类梳理、每日早报）时——即使用户从未提及“loop”一词。该工具用于搜索agenticloops.dev目录并安装现有loop，是find-skills在loop层面的对应工具。如果没有合适的loop需要创作新loop，请使用功能更完整的`loops`技能。
适用于为AI Agent优化的通用工程规范。在创建或重构代码库，且需要严格的文件规范、清晰的模块边界、命名/布局规则以及避免反模式时使用。