performance-monitor
Performance Monitor 是一个专注于 AI 智能体性能观测、基准测试与优化的技能。它主要帮助开发者跟踪 token 用量、分析延迟、优化成本，并建立质量评估指标（evals）。适用于需要为 AI 智能体搭建可观测性、进行成本与延迟优化、实施评估框架以及开展 A/B 测试的场景。该技能提供 token 用量跟踪、评估框架搭建、延迟优化等核心工作流，并给出最佳实践与反模式参考。
Skill 广场
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更新于 10-21 00:11
智能体与模型
24,317 个结果
proactive-agent-lite
Proactive Agent Lite 是一个用于增强 AI 智能体行为模式的技能，作者为 Daniel Li。它旨在将 AI 智能体从被动的任务执行者转变为主动的协作伙伴，使其能够预判需求并持续改进。该技能包含记忆架构（在上下文窗口填满前进行预压缩刷新，保证上下文不丢失）、反向提示（主动提出用户未曾想到的问题或想法）、安全加固（内置安全考量与安全默认值）、自愈模式（自动诊断并修复自身问题）以及对齐系统（保持任务目标并记住服务对象）。其核心收益包括：主动预判需求、从每次交互中持续学习、始终聚焦核心目标、自动从错误和不一致中恢复、无需提示即可产生洞察与机会。使用方式为安装后即可让任意 OpenClaw 智能体自动展现主动行为特征，可与其它技能组合使用。要求 OpenClaw v1.0 或更高版本及标准智能体配置，并可通过配置参数调整主动程度与沟通风格。
specs-interpreter
面向规格驱动重写的实现与架构协作代理，依据 specs/features/<capability-name>/spec.md 中的 Requirement 与 Scenario 从零设计新系统，严格保留业务行为、外部 API 契约与数据库契约（可与旧系统共用同一数据库实例），并与用户协作探讨架构方案与权衡。
agent-teams
Agent Teams 是一套通过文件系统协议协调多个 Claude CLI 进程协作的技能，适用于有任务依赖的并行智能体编排，不适用于单智能体任务。
claudex-loop
claudex-loop 是一套让 Claude 与 Codex 互相独立评审的协作流程技能：由所在会话负责需求与规划，另一提供方评审计划，再可选构建并由未参与构建的一方在新会话中检查代码。
sdr-master-prompts
ColdIQ 的 SDR 主提示词集合，包含“ColdIQ 做什么”和“默认线索消息”两套提示词，用于训练销售/SDR 助手撰写邮件、LinkedIn、WhatsApp 消息，目标为预约会议。
confluent-skill-reviewer
审查 Confluent agent skill 的只读审计工具，依据 Agent Skills 规范、CLAUDE.md 约定、PR 模板门槛与 evals 契约输出单份 Markdown 报告。
llm-data-automation
面向建筑行业数据处理的 LLM 自动化技能，依据 DDC 方法论第 2.3 章，用自然语言描述需求，由 ChatGPT、Claude、LLaMA 等模型生成 Python/Pandas 代码，完成数据导入、清洗、聚合、成本估算、进度分析与报告导出。
gate-cli-installer
gate-cli-installer 是 gate/gate-skills 仓库中的一键安装技能，用于在 Cursor、Claude Code、Codex 或 OpenClaw/mcporter 上安装 gate-cli 与 gate-skills。它通过 setup.sh 下载并校验 gate-cli 二进制，并指导按客户端安装技能包。
tauri-mcp-cli
Tauri MCP CLI 是用于自动化 Tauri 应用 webview 的命令行工具，可管理驱动会话、截图、交互、执行 JS、调试 IPC 并支持移动与远程设备。使用前需应用运行于开发模式并安装 tauri-plugin-mcp-bridge，还需在 tauri.conf.json 中开启 withGlobalTauri。
llm-activity-report-skill
该技能用于根据 Open WebUI 指定期间内的全频道投稿、全体用户聊天与新增知识，生成日语活动报告，整理谁做了什么、发生哪些变化、出现哪些风险与阻碍，以及后续需确认的事项。
karpathy-practice-environments
该技能用于为智能体搭建可自动评分的练习环境与评估训练场，让智能体在任务中反复尝试、失败、获得反馈并重试。资料给出练习场模板、评分标准、课程设计与评估循环提示词，适用于代码生成、推理分析、指令遵循等能力的训练与评测。
aif-skill-generator
aif-skill-generator 是 AI Factory 体系中的一个技能生成器，用于为 AI 代理生成符合 Agent Skills 开放标准的专业技能包。它可以在交互模式下按名称从头创建技能，在「学习模式」下先抓取并研究给定 URL 内容、再据此生成技能包，也支持搜索 skills.sh 上已有技能作为参考。生成的技能包含 SKILL.md 主说明、references 参考资料、scripts 脚本与 templates 模板等结构。该技能同时内置两级安全扫描流程：第一级用 Python 脚本做正则与静态分析（可识别编码载荷、HTML 注释注入等已知模式），第二级由代理人工阅读全部文件做语义审查，两者都通过才允许安装；发现严重威胁则阻止安装并清理已落地目录。此外还提供 validate 模式做结构 + 安全的全量校验，以及 template 模式获取 basic、task、reference、visual 等类型模板。它还支持读取项目级 skill-context 规则作为覆盖项，并强调该规则同样适用于生成产物本身。
lesson-quiz
用于测试学习者对 Claude Code 教程某一课（01-10）掌握程度的交互式测验技能，从题库抽取 10 道题、逐题反馈并评分，标出薄弱点。
owasp-mcp
OWASP MCP Top 10（2025）知识库技能，将 MCP 安全风险整理为机器可读参考，供智能体查询以识别、评估和修复 MCP 安全问题。
implementing-llm-guardrails-for-security
该技能用于为 LLM 应用实现输入/输出安全护栏，基于 NVIDIA NeMo Guardrails、Colang 2.0、自定义 Python 校验器与 Presidio 做 PII 检测与脱敏，覆盖提示注入拦截、内容策略、主题限制与输出模式校验。
meta-skill-creator
Meta Skill Creator 是一个用于创建符合 Agent Skills 开放标准的智能体技能的元技能，适用于为 Claude Code、Cursor、Gemini CLI 等兼容智能体构建新技能。
before-you-build
一个用于产品、功能、MVP、智能体、自动化或集成开发前的风险把关技能：在动手前明确最关键的产品假设与主要风险，并给出最小验证步骤和是否开工的建议。
subagent-driven-development
一种在当前会话中执行实现计划的技能：把计划拆成相对独立的任务，每个任务派发一个全新子代理实现，随后先审规格符合度再审代码质量，用台账记录进度，适合有独立任务清单的实现计划。
AgentDB Learning Plugins
AgentDB Learning Plugins 通过 AgentDB 插件系统提供 9 种强化学习算法，用于创建、训练和部署可从经验中学习的自主智能体学习插件，涵盖离线强化学习、基于价值学习、策略梯度等方法。需 Node.js 18+、AgentDB v1.0.7+。
AgentDB Vector Search
AgentDB Vector Search 是一个基于 AgentDB 高性能向量数据库的语义向量搜索技能，用于智能文档检索、相似度匹配和上下文感知查询，适合构建 RAG 等场景。支持 HNSW 索引、量化压缩与亚毫秒级检索。
Hooks Automation
Hooks Automation 是面向 Claude Code 的智能钩子自动化技能，通过 pre/post 钩子协调、校验并学习开发操作，支持 MCP 集成、会话状态持久化、记忆同步与神经模式训练。
ReasoningBank with AgentDB
ReasoningBank with AgentDB 是一套让智能体从经验中学习的自适应学习方案，基于 AgentDB 高性能向量数据库后端，支持轨迹跟踪、结果判定、记忆蒸馏与决策改进，官方称模式检索快 150 倍、批量操作快 500 倍、内存访问低于 1 毫秒，并保持对旧版 ReasoningBank 的向后兼容。
stream-chain
Stream-Chain 是 claude-flow 的多智能体流水线技能，通过 Stream-JSON 将每一步输出流式传递到下一步，支持自定义链(run)与预定义流水线(pipeline)，用于代码分析、重构、测试、优化及数据转换等顺序工作流。