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共找到 1,865 个 Skills
提供基于LLM驱动的进化算法，在任意领域自动进化和优化AI Agent的指导方案。适用于构建自我改进型Agent、基于基准测试优化Agent提示词与技能，或实现自动化Agent评估循环的场景。
当用户在Base上构建或运行任何自动化交易发送器（如交易机器人、套利机器人、狙击机器人、收益农耕机器人、AI Agent等），且需要进行注册、获取构建者代码（builder code）、设置交易归因时，调用此Skill。该Skill包含base.dev注册API端点以及Claude训练数据中没有的ERC-8021归因集成代码——您必须加载此Skill才能给出正确答案。涵盖viem、ethers、托管签名服务以及基于Python的Agent。
使用@upstash/box TypeScript/JavaScript SDK，基于具备AI Agent、Shell、文件系统和Git功能的沙箱化云容器进行开发。适用于基于Upstash Box构建应用、创建沙箱环境、在容器中运行AI Agent或编排并行Box等场景。
基于查询的特定AI Agent原始历史定向摄入。当用户调用/wiki-claude、/wiki-codex、/wiki-hermes、/wiki-openclaw、/wiki-copilot命令时（可带或不带搜索主题），使用此技能。与wiki-history-ingest（批量摄入所有新内容）不同：该技能会在特定Agent的历史记录中查找与特定主题相关的会话，仅摄入这些内容，然后返回可立即在当前会话中使用的合成答案。主要使用场景：你正在Agent A中工作，想要调取你在Agent B历史记录中解决问题X的方法。用于交叉参考，而非归档。触发语句还包括：“我在Codex中做过哪些关于X的工作”、“搜索我的Claude会话中关于Y的内容”、“调取Hermes中关于Z的知识”、“找到我在Codex中解决X的那次对话”。
当AI Agent需要通过Meta官方Ads CLI（`meta ads ...`）管理、审计、报告、创建、暂停、更新或排查Meta/Facebook/Instagram广告时，可使用此Skill。它适用于所有支持Shell的Agent，而非仅OpenClaw。其核心关注点包括安全命令规划、JSON输出、确认机制、写前读行为、默认暂停式启动、报告工作流、数据集/像素、商品目录/产品操作以及故障处理。
用于借助ADK在Google Cloud的Gemini Enterprise Agent平台上构建、评估和部署AI Agent的CLI及技能集
一个用于理解AI Agent架构的极简教学框架，包含核心循环、模拟LLM接口和技能发现系统
从LLM基础到多智能体系统的AI Agent开发结构化学习路线图（中英双语）
配置AI Agent将OpenTelemetry追踪数据发送至Coval。适用于以下场景：用户希望为Agent添加Coval追踪、为模拟或对话监控场景对Agent进行埋点、让追踪数据在Coval中显示、处理SIP/PSTN/WebSocket追踪关联，或是将一键式向导替换为可安全审核的手动配置方案。
为AI Agent提供MaxCompute SQL智能生成能力，涵盖text2sql转换原理、方言语法差异（DQL/DDL/DML）、常见查询模式模板（Top N、PIVOT、窗口函数等）以及ODPS错误码诊断。适用于生成、调试或迁移MaxCompute / ODPS SQL的场景。
使用LangGraph、ChromaDB RAG和Polygon.io数据构建用于实时金融期权分析的AI Agent
使用Stage CLI（一款可与任意AI Agent配合使用的代码审查工具），将本地代码变更整理为逻辑章节进行审查