中文 Agent Skills 目录
已整理 15w+ 可复用 Agent Skills，覆盖 Codex、Claude、Cursor、OpenClaw 等主流工具生态，按用途分类、适用工具、中文说明和来源信息统一归档。
mcporter 用于辅助安全审计、权限检查和凭据风险排查，适合在 OpenClaw 中需要复核安全边界、认证流程或敏感配置时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
peekaboo 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发，适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
skill-guard 用于辅助安全审计、权限检查和凭据风险排查，适合在 OpenClaw 中需要复核安全边界、认证流程或敏感配置时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
self-evolving-skill 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口，适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
用于辅助 API 设计、接口文档、请求响应结构和服务集成说明。它适合让 Agent 梳理 endpoint、生成 OpenAPI 草稿、检查字段命名、整理错误码或辅助前后端联调。使用时需要确认真实业务语义、鉴权方式、分页和错误处理规则；涉及生成接口文档时，应避免凭空补字段，最好从现有代码、schema 或接口样例中提取事实。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组，区分本地测试与生产操作；涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时，应先确认影响范围。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
freeride 用于补充开发相关能力，适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：调用多模型 / 代码和文本生成 / Agent 推理流程
architecture-designer 用于补充开发相关能力，适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组，区分本地测试与生产操作；涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时，应先确认影响范围。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
skill-scaffold 用于补充开发相关能力，适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
claude-code-skill 用于补充开发相关能力，适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
factory-ai 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发，适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
software-engineer 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口，适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
glin-profanity-mcp 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料，适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
read-no-evil-mcp 用于补充开发相关能力，适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
openclaw-sentry 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 OpenClaw 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组，区分本地测试与生产操作；涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时，应先确认影响范围。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
用于辅助安全审计、权限检查、凭据风险、认证流程和常见漏洞排查。它适合让 Agent 梳理敏感配置、检查依赖风险、分析鉴权逻辑或生成安全复核清单。使用时不能把工具输出直接当最终结论，涉及密钥、令牌、用户数据或生产系统时，应先确认最小权限、脱敏方式和操作边界。
适合场景：OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时 / 用户想查找某类 Agent Skill 时 / 需要根据任务场景推荐可安装能力包时
ai 用于补充开发相关能力，适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：调用多模型 / 代码和文本生成 / Agent 推理流程
llm-models 用于补充模型调用相关能力，适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接模型调用相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
适合场景：调用多模型 / 代码和文本生成 / Agent 推理流程
