Agent Skills Hub

upstash-vector-db-skills

Upstash Vector DB 设置、语义搜索、命名空间与向量嵌入模型。专为在 Next.js 16 与 Vercel 项目中构建高性能向量搜索功能而设计。

supermemory

Supermemory 是 AI 代理的长期记忆基础设施，提供持久上下文、用户画像及跨多模态知识库的语义 RAG 搜索功能。

doc-reader

通过 llms.txt、MCP 搜索与智能解析策略，有效率地读取并导航外部技术文档。

ensue-memory

增强认知层，将对话连接至持久化知识树，实现跨项目的长期记忆、回溯与情境推理。

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）。

simplemem-skill

为 AI 代理提供持久的语义长期记忆。通过语义压缩，跨对话存储、查询并检索对话记录、决策与多模态上下文。

rag-implementation

使用向量数据库、语义搜索与 LangGraph 构建生产级 RAG 系统，为 LLM 提供外部知识基础。

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。

cross-plugin-detective

代理角色侦探技能标准化集成。将代理映射至代码分析技能，并强制执行 claudemem 以实现索引内存代码调查。

code-search-selector

代码搜索工具选择器。自动在语义搜索 (claudemem) 与本地工具 (Grep/Glob) 之间切换，优化搜索效率、Token 使用与准确性。

video-watcher

获取 YouTube 和 Bilibili 视频字幕，支持自动摘要、问答与信息提取，基于 yt-dlp 实现。

prompt-lookup

通过 prompts.chat 搜索、发掘并优化 AI 提示词。访问数千个专为 ChatGPT、Claude 等 AI 模型设计的社区精选提示词。