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。
japanese-news-briefing 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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
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package-development 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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：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 / 需要对比不同来源的安装命令和来源信息时
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用于辅助视频生成、动画合成、脚本化剪辑或 Remotion 等视频项目开发。它适合让 Agent 组织镜头、生成素材说明、维护合成代码或排查渲染问题。使用时需要确认分辨率、时长、素材路径和导出格式；涉及外部素材、人物肖像或商业发布时，应先核对版权授权和内容审核要求。
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pilot-cron 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。
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用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径，不要把未确认的信息写成确定结论；涉及对外文案时，还需要控制语气，避免过度营销或夸大能力。
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memtrap 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。
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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。
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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。
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proactivity-bak 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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
suppr-academic-search-skills 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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
heleni-self-learning 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。
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