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找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。

更新于 10-26 00:15

智能体与模型

24,828 个结果

router-engineering

Router: Engineering 是一个面向技术问题的编排型技能，用于把用户的技术需求路由到完整的工程技能集合中，覆盖 AI/ML、软件、数据、开发工作流与 Claude Code 等方向。它先识别用户的主要意图，再匹配到对应领域，选择 1 个主技能和最多 2 个支撑技能组成技能链；当置信度低于 0.8 或意图并列时，会先提出 1 个澄清问题再路由。若请求主要属于业务/营销或 QA/DevOps，则移交给相应的路由器。该技能还提供快速路由映射表、规范注册表、技能链、跨路由器移交规则，以及编排模式、移交模式、路由评估等参考文档和技术分析报告、架构决策、实施计划等模板。

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ai-agentic-workflow

ai-agentic-workflow 是一个为 AI 智能体定义「分析—规划—执行」三阶段工作流的技能，用于处理非平凡任务，确保结果准确且推理充分。它要求智能体在动手前先完整理解问题、收集上下文、识别约束与歧义，再设计可独立验证的步骤并排序，最后按计划逐步实现并随时验证。该技能适用于涉及多文件、多组件或概念、需求含糊、或贸然行动可能导致失败的任务；对于重命名变量、修正拼写等琐碎请求则直接执行，不套用此流程。

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ai-create-skill

ai-create-skill 是一个用于创建新 AI 智能体技能的技能，遵循 Agent Skills 格式并适配所在仓库的分类结构。它指导智能体从零创建技能、帮助用户为某种实践、模式或工具定义智能体指令，以及审查现有技能是否符合正确格式。技能规定了分类选择、目录命名、SKILL.md 的 YAML frontmatter 写法、正文必需与可选章节、面向 AI 智能体的指令撰写原则、可选支持文件以及分类 README 更新和校验清单，并附带一个可直接套用的模板。

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hermes-dojo

hermes-dojo 是用于 Hermes Agent 的持续自我改进系统，被描述为代理的“训练健身房”。它会读取用户过去的会话记录，识别代理反复出现的失败与技能缺口，随后自动创建或改进技能，并追踪长期改进情况。其核心循环为：测量 → 识别弱点 → 修复 → 演化 → 验证 → 报告。它提供 /dojo 系列命令：analyze（分析近期会话中的失败模式）、improve（修复最突出的弱点，即修补技能并运行自我演化）、report（查看当前性能指标与改进历史）、history（查看随时间变化的学习曲线）、auto（设置夜间 cron，在早上 6 点执行分析、改进与报告）、status（代理健康状态快速摘要）。工作流依赖多个脚本：monitor.py 扫描近期会话并生成 JSON 报告，reporter.py 生成报告，tracker.py 保存与展示指标历史。适用场景是希望代理在使用过程中持续自我诊断与优化，尤其是终端命令、网页抓取等反复失败的工具调用场景。限制包括：不得修改内置技能，仅可修改 ~/.hermes/skills/ 下的用户技能；自我演化需要克隆 ~/.hermes/hermes-agent-self-evolution；指标存储于 metrics.json。具体收费、价格与可用平台暂未提供。

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zr-review-discoveries

zr-review-discoveries 是一个用于审查“发现任务”报告的处理流程技能。当被派发 ReviewDiscovery 动作时，它的职责是审查贡献者在实现过程中发现的任务，并做出三种决定之一：批准为正式任务、拒绝，或升级为 idea 交由社区投票。该技能提供了明确的评估标准，包括相关性、必要性、重叠和范围四个维度，并给出了每种决定的适用情形与操作命令，帮助使用者避免范围蔓延、任务重复和无理由拒绝等问题。

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multi-agent-architecture

多 Agent 架构设计与智能 Spawn 系统，用于在 OpenClaw 中设计多 Agent 系统、配置专业化 Agent、实现智能任务分发并优化并发处理能力。该技能支持为每个 Agent 配置不同的专业领域与 System Prompt、模型配置与成本策略、Channel 绑定与权限、工具集与 MCP 配置。通过 Main Agent 统一协调，按任务类型（新闻抓取、代码任务、深度研究、快速问答、批量处理等）自动分发到对应专业 Agent，并支持并发限制、Channel 绑定、Session 监控与超时错误处理等能力。

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composio-mcp

Composio 技能用于将 AI 智能体连接到 1000+ 外部应用，提供 CLI（主路径）与 MCP（回退路径）两种执行方式。CLI 路径使用 PATH 上的 composio 二进制与 ak_* 项目 API 密钥，适合无头服务器、脚本及具备 shell 访问能力的智能体；MCP 路径使用 HTTP 端点 https://connect.composio.dev/mcp 与 ck_* 消费者密钥（通过 x-consumer-api-key 头传递），适合 MCP 原生智能体。两条路径连接同一 Composio 后端并暴露相同工具集。技能涵盖安装、认证、工具搜索与执行、连接应用账号、触发事件订阅、MCP 配置及各平台配置差异，并包含密钥保护、执行前检查等安全护栏。

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ghost-browser

Ghost Browser 是一个由自然语言驱动的 AI 浏览器智能体，可操控用户真实已登录的 Chrome（支持多个配置文件，如 AIV、Onsite 等）。用户用英文下达目标，它像人一样滚动、点击、输入、阅读页面，并在任何不可逆的公开操作前停下等待确认。它基于 browser-use（0.13.x）+ Playwright CDP 附加真实 Google Chrome，由 OpenAI 模型驱动动作与页面阅读。其特点是使用真实登录会话与住宅 IP，不易被反机器人检测；Chrome 只打开一次并保持常驻；操作节奏拟人化；由 LLM 决定点击，不依赖脆弱的选择器。安全模型规定：阅读、滚动、导航、搜索、打开帖子、填写评论/消息/申请字段为自动执行，而发布、发送、提交、连接等最终公开操作需人工点击，除非命令带 --allow-submit。运行需先附加配置文件，再用自然语言下达命令。

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turn-based-discovery

Turn-Based Discovery 是一个用于澄清需求的技能，通过 AskUserQuestion 工具以结构化多选题方式向用户提问，替代冗长的文字追问。它强调“获取清晰度而非深度”，适用于请求含糊、研究后遗留待决问题、或小细节猜错代价较高的场景。每次调用最多批量提出 4 个问题，每题提供 2–4 个真实可选项，工具会自动附加自由格式的“Other”选项。该技能还规定了何时不该使用（答案显而易见、问题可逆且低成本、用户已说“你来决定”等），并列出常见反模式，如堆砌文字问题、凑数提问、手动添加“Other”、先决定后假装咨询、以及演变成深度追问漏斗。

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perplexity-api

perplexity-api 是一个用于接入 Perplexity Sonar API 的技能，提供实时网络搜索、带引用的答案以及搜索增强型大语言模型响应。它适合需要最新网络数据的任务，例如用可验证来源回答用户查询、为 LLM 输出补充实时信息，或进行需要引用的研究。该技能支持通过查询参数过滤（如按日期或域名）、以 JSON 对象返回文本答案与引用 URL、与 LLM 集成生成搜索增强响应，并支持标准搜索、聚焦查询和引用提取等多种查询类型。API 密钥需通过环境变量设置，端点支持 GET 与 POST 请求，每个 API 密钥每分钟最多 100 次请求。

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