voice-transcriber
面向 OpenClaw 智能体的语音转写与归档技能,可将语音消息或音频文件转为文本,并同时保存音频与文字记录。资料称由 Deepgram Nova-3 提供支持,介绍中另提及 Whisper。支持 OGG、MP3、WAV、M4A、FLAC、WEBM 等格式。
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更新于 11-04 00:13
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面向 OpenClaw 智能体的语音转写与归档技能,可将语音消息或音频文件转为文本,并同时保存音频与文字记录。资料称由 Deepgram Nova-3 提供支持,介绍中另提及 Whisper。支持 OGG、MP3、WAV、M4A、FLAC、WEBM 等格式。
jb-autoreview 是一个面向任意 git 仓库的结构化收尾评审工作流(源自 OpenClaw/Steipete autoreview 的通用分支),用 Codex、Claude 等第二模型对未提交改动、分支、提交或 PR 进行评审。它是咨询性流程,不是批准门槛。
bmad-party-mode 是 BMAD 智能体套件中的一个技能,用于编排已安装的 BMAD 智能体或自定义角色之间的圆桌式群聊讨论,也可用于创建自定义的派对角色组合。
bnbagent-studio 是构建区块链卖家智能体的 TypeScript CLI(命令名 bag),基于 @bnbagent/sdk 协议层,把钱包、ERC-8004、ERC-8183、Pieverse LLM 接入智能体项目并部署为单一卖家运行时,可通过 A2A、MCP、X402 对外提供服务,赚取 U/USD1/USDC/USDT 稳定资产。
beads-bv 是一个面向智能体的图感知任务分诊技能,通过 bv 的 --robot-* 命令与 br 任务追踪器,按依赖关系为待办事项排优先级、发现瓶颈并跟踪跨项目依赖。
eval-outcomes 是 agentops 技能集中用于对智能体或模型输出进行评分的技能,面向保留集(holdout)安全评测与运行时比较。它也是场景管理技能 scenario 的合并目标,用于编写和管理行为验证场景。
command-builder 用于创建和配置 Claude Code 斜杠命令,支持 YAML frontmatter、参数处理与工具权限设置。命令可从项目 .claude/commands/ 或用户 ~/.claude/commands/ 加载,文件名即命令名。
用于创建和编辑 Claude Code 技能的技能,按扁平度与深度分级生成带 YAML frontmatter 的技能结构与内容,适合构建新技能、更新既有技能与做质量控制。
面向工作区应用设计的技能:主张用多个单一职责的无头小应用,通过智能体发现与 A2A 组合协作,而非构建一个庞大应用。适用于设计无头小应用或跨应用工作流。
在 Agent Native 中接入或使用完整智能体运行时(如 Claude Code、Codex、Pi、Cursor、Mastra 或 ACP 智能体)的技能,通过 AgentHarness 基座管理会话、沙箱与后台运行。
用于在本地目录与远程 AgentKit 技能空间之间管理 AgentKit 技能、SkillHub 与技能中心,支持列出、下载和注册技能。
面向 Scrum 或 Kanban 团队的智能体敏捷技能,基于规范驱动开发(SDD)。可把会议记录、讨论串或想法转化为工作项,完成规范、澄清、计划、任务、分析与验证流程;智能体不代替团队决策,所有产物保留在项目内。
mcp-wallet 是 casualsecurityinc/xno-skills 中的 xno-mcp 钱包托管技能,让 AI 智能体直接通过 MCP 工具管理 Nano(XNO)钱包,支持创建钱包、查询余额、收款、发款及支付请求,密钥由 xno-mcp 托管。
面向法律工作者的 AI 协作配置初始化技能:检测当前 harness,区分用户级、项目级与团队级指令,生成法律安全基线与受管区块,并安全合并到 AGENTS.md/CLAUDE.md,再通过新会话探针验证配置是否真正生效。
Team Edict 是受古代三省六部制启发的多 agent 协作框架,流程为太子接旨、中书省规划、门下省多CLI并行审议、尚书省调度、六部并行执行,强制看板状态上报并支持 Blocked 状态。
team-executor-v2 是 claude-code-workflow 中的轻量会话执行技能,用于恢复已有的 team-coordinate-v2 会话并直接执行,不做分析、不生成角色。需通过 --session 指定会话目录,验证结构后调度 team-worker 智能体完成任务并交付。
Pstack Arena 是一个用于设计或产物“对决”(bakeoff)的流程型技能,适用于需要盲评、选出基础方案并嫁接有用替代方案的任务。它把整个过程拆成六个阶段:Frame(框定)、Fan out(并行生成)、Cross-judge(交叉评审)、Pick(选基础)、Graft(嫁接)、Verify(验证)。在启动前先建立一个待办清单,每个阶段一条。每个候选方案使用相同提示词,提示词即契约;同时定义产物和 3-6 条可评分标准作为评审依据。通过 /pstack-swarm 选择运行者,默认两个、尽量使用不同模型,每个候选有独立输出位置。所有候选并行生成产物和简短理由。随后由一个只读评审子代理按标准逐项打分并推荐基础方案。人工逐份阅读后按标准打分,与评审结果对比,选出最易被未来维护者扩展的基础。再逐一查看落选方案,手工嫁接值得移植的一两处内容。最后按验证原则验证合成产物。输出为一个合成产物及简短说明,记录基础方案及理由、评审结论、每处嫁接来源、被拒内容及原因、收敛或掉队情况以及验证结果。
pstack-figure-it-out 是 Pstack 技能体系中的一个工作流设计技能,用于处理没有现成 playbook 可套用的大型 Pstack 迁移、定制化运行或复杂任务。它的核心交付物不是代码,而是工作流本身:一套按任务规模调整严谨度的阶段序列,遵循科学方法,并留下人类可审计的决策轨迹。技能要求先以仓库证据锚定目标,定义可证伪的完成标准,量化范围与约束,并设定偏高的严谨度等级;随后设计最小充分的执行 playbook,将任务拆解为原子化、可独立落地的单元,按风险未知优先排序,先搭建验证脚手架再开发功能。执行阶段每个单元视为一次实验:提出假设、做最小改动、在真实产物上测量、保留有效改动并回滚无效改动,验证结果分为 VERIFIED、NOT VERIFIED 或 INCONCLUSIVE,其中 INCONCLUSIVE 不算通过。技能还强调通过 /pstack-show-me-your-work 持续记录决策轨迹,从证据出发重新规划,并将反复出现的修正编码为门禁、lint 规则或脚本。最终需对照第一步的完成标准检查真实产品,返回所设计的 playbook、严谨度等级及理由、决策轨迹路径、完成标准结果与证据、备选方案和确切缺口。
该技能用于为已有的智能体 Webhook 接收端构建本地控制 UI,并可选通过 Tailscale 暴露。它要求先确认接收端的请求、认证与成功契约,定义 UI 的小型操作 schema 与允许操作,凭据通过环境的安全机制获取并保留在服务端。UI 与本地服务端代理使用仓库现有技术栈,默认绑定 localhost,遵循接收端真实的请求头、超时、幂等与重试契约,不把任意 HTTP 200 当作工作已启动的证明,也不通过 Webhook 发送媒体字节。验证时使用无害的受支持事件或契约夹具,并检查对应的投递或执行证据。仅在用户要求时通过 Tailscale 暴露,复用已有节点,绑定 0.0.0.0:<port>,提供 HTTP 访问地址,不索取或输入 Tailscale 凭据。
这是一个面向 AI 智能体的技能/原则条目,主张在处理非琐碎工作时,先构建能完成或验证工作的工具(如 codemod、脚本、生成器、可重跑检查),而不是手工完成。工具是单一可读、可复跑的产物,把“相信我”变成“运行这个”,从而提升吞吐量与可审查性。原则要求:先手工做第一个单元以掌握配方,再构建工具并回放验证;让工具可安全重跑;能用确定性的单一工具一次处理全部单元时不要分派子智能体;分派时把配方、验证契约与禁止修改边界写成子智能体共读的技能文件,并置于其写入范围之外。适用编辑、迁移、分析、检查等非琐碎任务;仅当任务确实琐碎(少量显而易见的修改)时可跳过。强调判据是“是否琐碎”而非“是否重复”,一次性任务若工具能让工作可核验也值得构建;只构建能完成或证明工作的最小脚本,不做框架。若声明应用了该原则,则差异中必须出现 codemod、脚本、生成器或子智能体技能文件;跨会话的工作应提交该工具。
该技能是一条结构性原则:当发现自己第二次写下同一句指令,或察觉某个纠正反复出现时,不要继续重复指令,而应把这条规则编码进结构——例如写成 lint 规则、元数据标记、运行时检查等。只有当经验需要判断、无法编码时,才把指令写得更醒目,并补充一个失败模式的示例。其推论是:如果修复手段是结构性的,就只用结构性修复;重复的指令只是症状,不是解决方案。
这是一个面向智能体技能体系的上下文窗口管理原则,适用于上下文即将占满的场景,例如大体量输出、超长文件、重复读取和扇出式规划。该原则主张将大批量处理任务交给子智能体执行,主线程只保留摘要,而不是承载原始内容。资料指出,上下文溢出会降低推理质量、产生压缩伪影并中断进度;其模式包括按阶段控制规模并限制范围,如限制每阶段文件数量、设定轮次预算并计入机制成本。该技能未提供安装命令、具体操作步骤或限制说明。
这是一条面向 AI 智能体的行为准则:不要让智能体因为等待人工确认而阻塞。当人类以异步方式监督智能体时,对于可逆的工作,智能体应先做出合理判断并继续推进,事后再展示结果,让人类纠正;必要时以日志记录问题,让系统自我修复。只有不可逆操作(例如强制推送、删除生产数据、向外部发送消息)才需要用户授权,已获授权的无需再问。该技能适用于编写代码、编辑笔记、拆分任务等可逆工作,以及产品方向、访谈确认等必须由人给出的决策检查点。资料未提供安装步骤或代码接口。
用于从零创建 AI 智能体技能(Agent Skill)的交互式指南,基于开放的 Agent Skills 标准,指导编写 SKILL.md、组织技能文件夹并测试触发效果。