moai-goal
moai-goal 是 modu-ai/moai-adk 仓库中的一项技能入口,主要用于管理条件目标,或创建并运行经批准(approved)的自主任务(autonomous mission)。根据其说明,该技能通过调用 moai 技能并传入 goal 参数来触发,调用形式为 Use Skill("moai") with arguments: goal $ARGUMENTS。资料未提供具体的参数格式、目标条件的定义方式、审批机制、运行流程与限制细节,暂未提供。
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更新于 11-12 00:15
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moai-goal 是 modu-ai/moai-adk 仓库中的一项技能入口,主要用于管理条件目标,或创建并运行经批准(approved)的自主任务(autonomous mission)。根据其说明,该技能通过调用 moai 技能并传入 goal 参数来触发,调用形式为 Use Skill("moai") with arguments: goal $ARGUMENTS。资料未提供具体的参数格式、目标条件的定义方式、审批机制、运行流程与限制细节,暂未提供。
moai-harness 是 modu-ai/moai-adk 仓库中的技能,用于管理 harness 学习子系统,可执行状态查看、应用、回滚和禁用等操作,也可通过自然语言分析创建 harness(包含 Context-First Discovery 与名称派生等步骤)。调用方式为 Use Skill("moai") with arguments: harness $ARGUMENTS。资料未提供更详细的参数、平台和收费信息。
该技能是一份仅用于展示的技能建议能力说明与契约文档,自身不提供功能实现:不注册命令、不添加钩子、不修改设置。它规定调用方在 workflow.jev.enabled 门槛开启并确认凭据文件与就绪检查通过后,如何向操作者给出“可能值得加载的某技能”的标注化模型回答,以及如何解读该回答(含置信度)。建议只是供人阅读的信号,不参与技能选择、不自动加载、不作判断、不作为代码分支输入;门槛默认关闭,缺席建议等同 NO SIGNAL,而非否定答案。文档还列出被否决的两种加载机制,以及调用方存在时的操作清单和名称规范化、去重、过滤等要求。
moai-lane-watchdog 是 moai-adk 提供的一个“车道停滞看门狗”技能,用于对工厂车道上运行的一次会话执行单轮巡检:先续签本车道的卡片租约,再从 HEAD 提交、证据文件修改时间、集成窗口状态三个通道测量进度,与上一份快照比对判定是否停滞,并按原因分类(等待判断、被前序卡片阻塞、命令失败、意外中断、等待委派)。对等待判断类停滞,它按证据、决策板、审计交叉、jev_ask、负责人会话的顺序逐级解决;其余原因分别采取读取前序落地证据、限制重试次数、从检查点恢复、读取委派产物等做法。该技能全程不向操作者提问、不代答审批关口,对队列只读,只写入自己的快照、证据记录与磁盘决策板。
Aside Browser 是 moai-adk 中的可选浏览器代理参考说明,对应 aside 命令行工具及其 MCP 服务器。它运行在操作者本人已登录的浏览器环境中,因此能访问需要登录状态的页面,并沿用操作者的凭据、Cookie 和历史记录。aside mcp 通过 stdio 启动 MCP 服务器,提供两个工具:exec 在已登录站点上运行浏览器代理;repl 对已打开页面执行 Playwright 风格 JavaScript(超时 120 秒,页面初始未设置,需先调用 openTab(url) 或 getTabs())。该技能重点在于安全使用规范:仅由编排器操作,子代理不得调用;优先省略 --permission 以启用默认 Guard 模式,禁止使用 full-access;REPL 仅限导航、读取与截图;任何改变状态的操作须经操作者显式确认;禁止安装或输出凭据、Cookie、令牌与会话数据。适用于访问登录后页面等场景,不适用于公开页面或 CI。
该技能是面向门控式 TypeSafe System One 判断能力的问题设计参考,说明如何编写类型化问题,以便在给定状态上获得有用且诚实的答案。它用四项规则约束问题设计:问题应在调用方代码中由命名输入计算生成,而非临时手写散文;选择题必须包含明确的无匹配选项,是非题只在两种极性下都有意义时才提问;保持状态最小,仅提供判断所需的最少事实;为是非题明确选择并记录所问极性,禁止事后翻转答案标签。未作答属于类型化的不可用信号,应视为无信号而非否定答案,调用方按原方式继续。该能力只返回带模型概率的类型化答案,不生成文本、不做决策。
ElevenLabs 官方 MCP 服务器技能,用于生成 AI 语音:支持文本转语音、声音克隆、32 种语言配音、音效生成与实时对话式语音智能体(ConvAI),可在 Claude 中通过自然语言调用,适用于旁白、播客、有声书和短视频配音。
根据资料,该技能用于创建个人自学项目:诊断学习目标与当前水平,制定分阶段路线图,自动生成进度追踪文件和学习专用 CLAUDE.md,并衔接调研与学习资料生成流程。
将讲座、课程或研讨会正文 Markdown 转换为两类提示词:可粘贴到 NotebookLM Studio 的幻灯片生成提示词,以及每页幻灯片用于 Nano Banana(Gemini 3 Pro Image)的 5 组件图像提示词。本技能只产出文本提示词,不产出 .pptx 文件。
用于通过内置 MCP REPL 服务器操作和调试运行中的 Minecraft 机器人。适用于需要用 pnpm dev 启动机器人、连接本地 MCP 调试接口并检查状态、日志、提示词与执行轨迹的场景。
为智能体提供跨会话长期记忆的技能:把高密度单行事实追加到按主题划分的 Markdown 文件,后续会话用 grep 检索。支持手动触发与主动记录,无需索引、数据库或 CLI。
针对新进的保险理赔进行首轮分诊:对照保单措辞检查保障触发条件,划分严重度与复杂度等级,筛查欺诈指标,给出首轮准备金区间,并推荐处理路径与时限。
把 AI 当作“快、能干但偶有不可靠的新员工”,帮你把实际工作分为可完全交给 AI、需审阅后采用、必须自己做三类,并给出理由、交接说明、审阅级别、时间回收估算与先做哪几项的起点建议。
为智能体获得文件系统访问权限前执行预检清单的技能:划定读写范围边界、排查凭据泄露、为破坏性操作设闸、把文件内容视为不可信输入并防路径穿越。
idea-storm 是一个用于大规模发散创意的技能:把同一需求通过安全、疯狂、低成本、高野心、怪异、反向、跨行业等多种视角同时生成大量想法,再聚类并筛选出候选清单,适合命名、礼物、内容选题、方案等头脑风暴场景。
一个纯批评模式的 Claude 技能:粘贴你做的草稿、计划、论证、设计或代码,只返回其中的弱点、漏洞与错误,按严重程度排序,并给出具体修复建议,不含任何赞美或鼓励性内容。
Prompt-Library Builder 是一个用于建立个人可复用提示词库的技能:找出你反复向 AI 提出的请求,将其转化为带参数的模板,并提供分类、存储与持续改进方案,避免每次从零重写。
readonly-mcp-wrapper 是一个用于生成“只读 MCP 服务器”的技能,适用于需要把笔记或文档文件夹安全地开放给 Claude、Cursor 等 MCP 客户端读取的场景。它基于经过验证的模板,输出完整服务器代码、三个只读工具(列出、搜索、读取文档)、客户端配置片段、安全说明和测试脚本。生成的服务器通过 stdio 传输 JSON-RPC,仅暴露只读工具,不含写入、删除、重命名、网络或子进程代码;对所有请求路径做 realpath 校验,防止通过 .. 或符号链接越界;按扩展名白名单和单文件大小上限提供文件;错误信息不泄露绝对路径。使用时需提供服务文件夹、文件类型(Markdown、JSON 或两者)、目标客户端(如 Claude Code、Claude Desktop、Cursor)和运行时(默认 Node,可选 Python),并可指定需排除的路径。
subscription-auditor 是一个排查遗忘订阅的审计技能:用工具读取账单或邮箱,列出每项周期扣费并计算年度浪费,给出保留/取消/降级等判定,只准备取消步骤而不代为执行。
teach-me-in-layers 是一套分层讲解复杂主题的技能:先给一句话要点,再给一段落框架,最后展开真实深度,每层确认理解后再继续,并按实际需要停在合适深度。
Reflexion 是一个面向智能体的自我反思与持续改进机制,灵感来自 Reflexion 论文(Shinn 等)。它让智能体在任务失败后捕获错误、生成根因分析与改进策略、存入记忆并在重试时应用经验,从而不断提升表现。
为 AI 智能体搭建安全收件箱的技能:通过 Resend 接收邮件、配置 webhook 与签名校验、本地开发用隧道暴露服务,并提供 5 级安全策略防止提示注入与邮件攻击。
brainstorm 是 marketing-cli 中的结构化营销头脑风暴技能,用于营销方向不明确时探索策略。它通过分阶段提问、提出 2-3 个具体方向、生成营销简报并推荐下一个技能,帮助用户从模糊需求走向可执行动作。
create-skill 是 mktg 营销 playbook 的元技能,用于创建符合 drop-in 契约的新营销技能,使其可直接与 /cmo、mktg doctor 及整个技能生态配合使用。