Agent Skills Hub

variant-analysis

使用基于模式的分析技术在代码库中寻找类似的漏洞与 Bug。适用于漏洞变体挖掘、建立 CodeQL/Semgrep 查询规则或进行系统性的代码审计。

build-design-system

使用 Design Graph 方法论构建连贯且基于约束的设计系统。自动化设计令牌、排版比例、组件、变体及主题的创建过程。

ship-learn-next

将教学内容（如逐字稿、教程）转化为可执行的「Ship-Learn-Next」循环，建立具体的实作计划与学习任务。

python

Python 编程助手，提供最佳实践、PEP 8 代码规范检查、使用 pytest 的自动化测试以及基于 uv 的依赖管理。

scientific-brainstorming

创意研究头脑风暴伙伴，用于探索跨领域连接、挑战现有假设，并协助产生可验证的科学假设。

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。

auto-skill-generator

研究技术文档并自动生成可直接使用的 Markdown 格式软件代理技能。

semgrep-rule-variant-creator

使用严格的测试驱动方法将 Semgrep 规则移植到新语言。包含适用性分析、基于 AST 的转换以及针对每种目标语言的自动化验证。

browser-use

基于 Model Context Protocol 的 AI 浏览器自动化服务器，支持网页交互、数据提取与深度研究。

ReasoningBank with AgentDB

使用 AgentDB 的超快速向量后端实现 ReasoningBank 自适应学习。具备轨迹追踪、判定评估、记忆蒸馏与模式识别功能，适用于构建自我学习的自主智能体。

work-logs-knowledge-log

输出知识日志，记录会话中发现的项目结构、隐性规则及逻辑差异。

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。