Agent Skills Hub

upstash-vector-db-skills

Upstash Vector DB 設定、語意搜尋、命名空間與向量嵌入模型。專為在 Next.js 16 與 Vercel 專案中建構高效向量搜尋功能而設計。

supermemory

Supermemory 是 AI 代理的長期記憶基礎設施，提供持久上下文、用戶畫像及跨多模態知識庫的語義 RAG 搜尋功能。

doc-reader

透過 llms.txt、MCP 搜尋與智慧解析策略，有效率地讀取並導航外部技術文件。

ensue-memory

增強認知層，將對話連結至持久化知識樹，實現跨專案的長期記憶、回憶與情境推理。

paper-reproduce

提供論文復現的系統性方法論，支援數據清理、統計驗證、樣本篩選及自動化產出學術復現報告（Markdown 與 LaTeX）。

simplemem-skill

為 AI 代理提供持久的語義長期記憶。透過語義壓縮，跨對話儲存、查詢並檢索對話記錄、決策與多模態上下文。

rag-implementation

使用向量資料庫、語意搜尋與 LangGraph 構建生產級 RAG 系統，為 LLM 提供外部知識基礎。

skill-engineer

為 OpenClaw 技能開發提供多代理迭代優化與品質把關，透過標準化測試與生命週期管理提升技能效能。

cross-plugin-detective

代理角色偵探技能標準化集成。將代理映射至代碼分析技能，並強制執行 claudemem 以實現索引內存代碼調查。

code-search-selector

代碼搜索工具選擇器。自動在語義搜索 (claudemem) 與本地工具 (Grep/Glob) 之間切換，優化搜索效率、Token 使用與準確性。

video-watcher

擷取 YouTube 與 Bilibili 影片字幕，支援自動摘要、問答與資訊提取，基於 yt-dlp 實作。

prompt-lookup

透過 prompts.chat 搜尋、發掘並優化 AI 提示詞。存取數千個專為 ChatGPT、Claude 等 AI 模型設計的社群精選提示詞。