Agent Skills Hub

tool-design

用于设计代理工具的专业框架，优化工具描述、执行基于合约的 API，并实施架构精简以提高 AI 代理工具选择的准确性。

skill-engineer

为 OpenClaw 技能开发提供多代理迭代优化与品质把关，通过标准化测试与生命周期管理提升技能效能。

aesthetic

运用系统化设计原则、AI 评估与自动化灵感分析，打造美观的用户界面。

literature-review

通过 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 进行系统性文献回顾，包含人工智能驱动的综述、核实引用以及强制性的科学图表生成。

mcp-builder

用于构建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务器的指南，支持使用 Python 或 TypeScript 将外部 API 和服务集成到 LLM 工作流程中。

database-testing

数据库架构验证、数据完整性测试、迁移测试、事务隔离与查询性能分析。确保应用程序的 ACID 合规性与参照完整性。

paper-reproduce

提供论文复现的系统性方法论，支持数据清洗、统计验证、样本筛选及自动化产出学术复现报告（Markdown 与 LaTeX）。

sales-ai-assistant

销售AI助手，能将业务场景自动转化为AI提示词，协助销售人员快速生成高质量邮件、方案与分析报告，无需具备提示词编写技能。

langchain-chat-models

为 LangChain 应用程序提供统一接口，整合并管理 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 和 Bedrock 等 LLM 聊天模型服务。

subagent-driven-development

通过为每个任务指派独立子代理来执行实现计划，并结合规格符合性与代码质量的两阶段审查机制。

response-compliance

执行 OpenResponses API 合规性测试，验证架构遵循度、流式响应及端点稳定性，确保 LobeHub 集成质量。

molthouse

为 AI 代理设计的 Base 链上赌场 API。使用 USDC 参与可证明公平的游戏（硬币翻转、骰子、二十一点、老虎机），支持自动注册、存款与游戏记录验证。