Commonly Used High-Value Skills

面向全球 AI 开发者与 Agent 工作流构建者的高价值 Skills 仓库，覆盖开发工程、DevOps、产品设计、运营、办公自动化、金融投资、AI 平台与安全治理等高频任务场景。当前共 16 个分类 / 304 个技能。

为什么值得收藏

• 一次收齐高频可复用 Skills，减少到处找 prompt、脚本和工作流的时间。
• 同时兼容 Codex、Claude Code、Hermes Agent、OpenClaw 等多种 AI 工具使用方式。
• 按场景分类组织，既适合日常检索，也适合二次扩展和团队沉淀。
• 很多技能不只是文档，还带 scripts/、references/、assets/，可以直接复用。
• 仓库已经具备发现新 Skill、同步上游更新、候选优选、质量校验和生成视图的自动化链路，适合持续运营而不是一次性收集。
• 现在支持用策略文件对白名单来源、黑名单来源、优先来源和基础门槛做统一治理，优选结果更稳定、更可控。
• 已提供 scripts/sync_codex_skills.py，可以把仓库中的最新技能一键同步到 Codex、Claude Code 等本机技能目录，减少手工拷贝和版本漂移。
• 除了功能覆盖，仓库也重视安全与可信度：既有来源追踪、候选筛选与安装前风险识别能力，也内置 skill-vetter、skill-security-auditor、input-guard、link-checker 等安全审查类技能。
• 现在还内置了许可证审计与月度死链巡检：repo-validation 会阻止缺失 license 元数据的外源技能进入主分支，dead-links 工作流会按月生成外链巡检报告。
• Hermes Agent 也被作为一等支持对象维护：可直接使用 skills/ 分类目录，并且仓库已包含 hermes-agent、native-mcp、hermes-graphify-gsd-* 等 Hermes 生态专用技能。

适合谁

• AI 开发者、Agent 工作流构建者和自动化工具使用者
• 想把常见任务沉淀为 Skills 的个人或团队
• 正在使用 Codex、Claude Code、Hermes Agent、OpenClaw 等工具的工程师
• 想搭建一个自己的高价值技能库、提示库、Agent 工作流库的人

快速开始

我应该用哪个目录

方式一：直接发给 AI 工具的安装提示词（推荐）

如果你希望让 AI 工具直接帮你安装，优先发这段短提示词：

你现在是我的本地安装助手，请把这个仓库 https://github.com/seaworld008/Commonly-used-high-value-skills 里的 Skills 安装到当前 AI 工具中。

如果 AI 工具没有自动识别出来，再补一句即可：

当前工具是 `<Codex / Claude Code / Hermes Agent / Cursor / OpenClaw>`，本地仓库路径是 `<你的本地仓库路径>`。

之所以可以这样简化，是因为仓库里已经包含给 AI 工具读取的安装规则与目录约定文档，通常不需要你手动把安装逻辑全部写进提示词里。

方式二：手动安装步骤

1. 克隆本仓库到本地并进入目录：

git clone https://github.com/seaworld008/Commonly-used-high-value-skills.git
cd Commonly-used-high-value-skills

2. 如果你使用 Codex，同步到本机 Codex skills 目录：

python3 scripts/sync_codex_skills.py --source-root ./skills --codex-root ~/.codex/skills

Windows PowerShell 示例：

python scripts/sync_codex_skills.py --source-root ".\skills" --codex-root "$env:USERPROFILE\.codex\skills"

3. 如果你使用 Claude Code，同步到个人或项目级 skills 目录：

# 个人级，所有项目可用
python3 scripts/sync_codex_skills.py --source-root ./skills --codex-root ~/.claude/skills

# 项目级，只在当前项目可用
python3 scripts/sync_codex_skills.py --source-root ./skills --codex-root ./.claude/skills

Windows PowerShell 示例：

python scripts/sync_codex_skills.py --source-root ".\skills" --codex-root "$env:USERPROFILE\.claude\skills"

这里的 --codex-root 是同步脚本沿用的参数名，实际含义是“目标技能目录”，也可以指向 Claude Code 的 skills 目录。

4. 如果你使用 Hermes Agent、Cursor 或其他能浏览源码目录的 AI coding assistant，优先把工具指向仓库内的 skills/；如果目标工具要求一层扁平技能目录，可以复用上面的同步命令，把 --codex-root 改成该工具自己的 skills 目录。

5. 如果你使用 OpenClaw，先生成扁平导出目录：

python3 scripts/export_openclaw_skills.py

然后把 openclaw-skills/ 配置到 OpenClaw 的技能加载目录，不要把 OpenClaw 指向仓库根目录或 skills/。

6. 任选几个技能目录检查是否能正常读取，例如：
   • skills/developer-engineering/codebase-onboarding
   • skills/security-and-reliability/skill-vetter
   • openclaw-skills/codebase-onboarding

如果你希望按客户端直接看安装示例，可继续阅读：

• 按客户端安装示例
• nlpm-audit 使用指南：说明安装到 Codex / Claude Code / OpenClaw 后如何自动触发、显式调用、生成 Markdown 审计报告和配置持续升级。

常见维护命令

如果你修改了仓库里的源码技能，推荐统一刷新生成视图：

python3 scripts/refresh_repo_views.py

如果你想在本地额外检查外源技能的许可证元数据与外链健康度，可以运行：

python3 scripts/audit_licenses.py
python3 scripts/check_dead_links.py --output docs/sources/reports/dead-links.json

首页 banner 的技能数量、分类数量和重点分类来自 docs/catalog.json，会在运行下面命令时自动同步刷新：

python3 scripts/build_catalog_json.py

如果你在本地 Codex skills 目录里看到 invalid SKILL.md、missing YAML frontmatter、metadata 类型错误等警告，可以运行：

python3 scripts/normalize_codex_skills.py ~/.codex/skills

Windows 示例：

python scripts/normalize_codex_skills.py "C:\Users\admin\.codex\skills"

如果你想把仓库里的最新技能重新同步到本地 Codex 目录，可以运行：

python3 scripts/sync_codex_skills.py --source-root ./skills --codex-root ~/.codex/skills

分类快速跳转

从哪里开始最容易上手

如果你是第一次来到这个仓库，推荐从下面几类开始：

• 开发工程：developer-engineering
• AI 工作流：ai-workflow
• AI 平台与 Agent 开发：ai-agent-platform
• 工程工作流自动化：engineering-workflow-automation
• 金融投资：finance-investing
• 项目管理与知识库集成：knowledge-and-pm-integrations
• 多模态内容：multimodal-media
• 安全治理与稳定性：security-and-reliability

你也可以优先看这些代表性技能：

• codebase-onboarding：用于快速理解代码库结构、技术栈、关键模块和上手路径。
• context-engineering：用于设计上下文组织、提示结构和长任务信息管理方式。
• agent-workflow-designer：用于设计多步骤 Agent 工作流、角色分工和执行闭环。
• gh-fix-ci：用于定位 GitHub Actions 失败原因并修复 CI 流水线问题。
• financial-data-collector：用于收集股票、财报、市场和宏观金融数据。
• notion-spec-to-implementation：用于把 Notion 规格说明转化为可执行实现任务。
• transcribe：用于把音频或视频转写为文本，并整理说话人和时间信息。

Hermes + graphify + GSD 使用说明

这组最新技能包现在包含 4 个相关技能，详细用法已放到对应分类 README 中，主 README 只保留入口：

• 全局非侵入式工作流：hermes-graphify-gsd-nonintrusive-workflow
• 运行态排障与 operator：hermes-graphify-gsd-runtime-operator
• 项目接入工作流：hermes-graphify-gsd-project-integration
• brownfield 启动流程：gsd-graphify-brownfield-bootstrap

Hermes Agent 支持

这个仓库不只是“包含几个 Hermes 相关技能”，而是把 Hermes Agent 作为正式支持的消费端之一来维护：

• 源码浏览时统一使用 skills/；本机安装到 Codex / Claude Code 时同步到各自 skills 目录
• 已内置 hermes-agent 技能，覆盖 CLI、gateway、profiles、memory、skills、MCP 与贡献开发说明
• 已内置 native-mcp 技能，方便 Hermes 连接外部 MCP server
• 已内置 hermes-graphify-gsd-* 系列技能，支持把 Hermes 与 graphify、GSD 组合成自动化开发工作流

如果你是 Hermes 用户，推荐从这些入口开始：

• skills/ai-agent-platform/hermes-agent
• skills/ai-agent-platform/native-mcp
• skills/ai-agent-platform/README.md
• 按客户端安装示例

如何参与共建

如果你希望把这个仓库一起做成更强的公共 Skills 基础设施：

• 阅读 CONTRIBUTING.md
• 按 skills/<分类>/<skill-name>/SKILL.md 结构新增技能
• 修改后运行 python3 scripts/refresh_repo_views.py
• 提交 PR 时附上验证命令和适用场景

精选分类

• developer-engineering：开发、测试、性能、代码审查、数据库与架构
• ai-workflow：Agent 技能使用、规划、实现、评审、验证与发布闭环
• ai-agent-platform：ChatGPT Apps、Hermes、MCP、Figma、OpenAI Docs 与自主 Agent
• engineering-workflow-automation：浏览器自动化、GitHub、Notebook、Playwright、graphify/GSD
• finance-investing：金融数据、估值、风控、回测、投研写作
• knowledge-and-pm-integrations：Notion、Linear、Obsidian、飞书/Lark、规格到实施
• multimodal-media：图像、语音、视频、截图、摘要、转写
• security-and-reliability：Sentry、安全最佳实践、威胁建模、漏洞扫描

仓库定位

如果你想找的是：

• 可复用的 AI Skills 模板
• 面向真实工作的 Agent 工作流
• 多客户端兼容的 Skills 组织方式
• 一个可以持续扩展成“明星仓库”的 Skills 基础设施

这个仓库就是为这类目标准备的。

如果这个仓库对你有帮助

• 欢迎点一个 Star，让更多 AI 开发者更容易发现它
• 欢迎提 PR，把你自己的高价值技能沉淀进来
• 欢迎分享给使用 Codex、Claude Code、Hermes Agent、OpenClaw 的朋友或团队

仓库目标

• 沉淀高复用、可组合的技能模块（Skills）。
• 通过统一目录和文档结构，降低检索和使用成本。
• 让常见任务可以快速匹配到可执行的方法与模板。

多客户端兼容安装

这个仓库现在提供两套消费入口，用来兼容不同 AI 客户端的技能发现方式：

给 AI 机器人看的规则

仓库根目录的 AGENTS.md 明确约束如下：

• OpenClaw 安装时必须使用 openclaw-skills/
• Codex、Claude Code 本机安装时应同步到各自 skills 目录；源码浏览型工具可直接使用 skills/
• 不要把 OpenClaw 指向仓库根目录或 skills/
• openclaw-skills/ 不手改，统一通过脚本生成

OpenClaw 推荐接入方式

1. 克隆本仓库。
2. 生成或刷新 OpenClaw 兼容目录：

python3 scripts/export_openclaw_skills.py

3. 在 OpenClaw 配置里把克隆仓库的 openclaw-skills/ 加到 skills.load.extraDirs。
4. 用下面命令确认是否已识别：

openclaw skills list
openclaw skills check

目录结构

skills/
  developer-engineering/                # 开发工程
  ai-workflow/                          # AI 工作流（Agent Skills / 上下文工程 / 计划执行）
  ai-agent-platform/                    # AI 平台与 Agent 开发
  engineering-workflow-automation/      # 工程工作流自动化（GitHub/CI/测试）
  devops-sre/                           # DevOps / SRE
  finance-investing/                    # 金融投资与投研分析
  growth-operations-xiaohongshu/        # 增长运营（小红书/社媒）
  office-white-collar/                  # 办公与文档生产力
  knowledge-and-pm-integrations/        # 项目管理与知识库集成（Linear/Notion/Obsidian/飞书）
  operations-general/                   # 通用运营
  product-design/                       # 产品与设计
  security-and-reliability/             # 安全治理与稳定性
  multimodal-media/                     # 多模态内容（图像/语音/视频/转写）
  deployment-platforms/                 # 部署平台（Vercel/Netlify/Render/Cloudflare）
  openclaw-memory-and-safety/           # 记忆与安全
  task-understanding-decomposition/     # 任务理解与拆解
openclaw-skills/                        # 为 OpenClaw 生成的扁平兼容导出目录

使用方式

1. 按分类进入目标目录（如 skills/developer-engineering/）。
2. 打开对应技能的 SKILL.md 查看触发条件、操作流程和脚本说明。
3. 若技能下含 scripts/、references/、assets/，优先复用现成内容。

技能总览（按分类，16 类 / 304 技能）

1. 开发工程（developer-engineering，50）

• agent-designer：用于设计、拆分和评估多智能体协作系统。
• api-design-reviewer：用于审查接口设计、命名一致性、边界和可维护性。
• api-test-suite-builder：用于为接口服务生成自动化测试、覆盖异常和回归场景。
• aws-solution-architect：用于云架构设计、服务选型、成本优化和可靠性评估。
• builder：生产级业务逻辑、接口集成和类型安全实现。
• cli-demo-generator：用于制作命令行演示流程、终端录制和交互示例。
• code-review-excellence：用于提升代码审查质量，发现缺陷并给出建设性反馈。
• codebase-inspection：用于统计代码规模、语言分布和注释比例，快速体检仓库。
• codebase-onboarding：用于快速理解陌生代码库结构、关键模块和上手路径。
• database-designer：用于数据库建模、索引规划、性能优化和迁移设计。
• database-schema-designer：用于根据需求设计表结构、字段关系、索引和种子数据。
• debugging-strategies：用于系统化定位问题、分析根因并制定修复路径。
• dependency-auditor：用于审计依赖版本、许可证风险和安全漏洞。
• docker-expert：用于容器化构建、镜像优化、多阶段构建和编排实践。
• frontend-design：用于设计和实现高质量前端界面，提升视觉与交互体验。
• gateway：接口设计、规范生成、版本策略和破坏性变更检查。
• git-worktree-manager：用于管理并行工作区，支持多分支隔离开发。
• github-contributor：用于规范开源贡献流程、议题选择、变更提交和协作沟通。
• graphify：用于把代码、文档和资料转成知识图谱并生成可视化报告。
• graphql-expert：用于图查询接口设计、模式治理、查询优化和安全审查。
• i18n-expert：用于国际化与本地化改造，处理多语言文案和格式适配。
• kubernetes-specialist：用于容器集群部署、服务编排、故障排查和包管理。
• mcp-builder：用于构建模型上下文协议工具，让模型安全调用外部服务。
• mcp-server-builder：用于设计和实现模型上下文协议服务端，封装数据和工具能力。
• migration-architect：用于规划低风险迁移、兼容验证、回滚策略和切换步骤。
• monorepo-navigator：用于浏览大型单仓库，分析包依赖和跨模块影响。
• neon-postgres：用于 Neon Serverless Postgres 设置、连接、分支、扩缩容和工具链实践。
• nextjs-app-router：用于现代网页框架路由开发、服务端组件和表单动作实践。
• parallel-debugging：用于并行验证多个故障假设，加速复杂问题定位。
• performance-profiler：用于性能剖析、瓶颈定位、资源消耗分析和优化建议。
• pr-review-expert：用于系统化审查合并请求，评估影响面、风险和测试缺口。
• promptfoo-evaluation：用于配置提示词和模型输出评测，比较质量与稳定性。
• python-performance：用于脚本性能优化、内存分析、并发设计和热点定位。
• qa-expert：用于制定质量保障策略、测试计划、验收标准和回归流程。
• repomix-safe-mixer：用于安全打包仓库上下文，自动识别并排除敏感信息。
• rust-engineer：用于系统级编程、并发设计、错误处理和工程最佳实践。
• schema：数据库模式设计、迁移规划、索引策略和关系建模。
• skill-tester：用于验证技能可用性、触发条件、输出质量和边界行为。
• supabase：用于 Supabase 数据库、认证、边缘函数、实时能力、存储、CLI 和 MCP 工作流。
• supabase-postgres：用于后端数据库开发、权限策略、实时订阅和边缘函数实践。
• supabase-postgres-best-practices：用于编写、审查和优化 Postgres 查询、表结构与数据库配置。
• systematic-debugging：用于按证据推进调试，构建最小复现并确认根因。
• tailwind-design-system：用于搭建样式体系、组件规范、主题变量和视觉一致性。
• tech-debt-tracker：用于识别技术债、记录影响、排序治理并跟踪改善进度。
• terraform-engineer：用于基础设施即代码设计、模块化管理和状态治理。
• typescript-best-practices：用于类型安全设计、复杂类型建模和常见反模式避免。
• vercel-react-best-practices：用于按 Vercel 工程实践优化 React 与 Next.js 性能。
• vercel-react-view-transitions：Guide for adding native-feeling page, route, shared-element, and list transitions in React and Next.js with the View Transition API。
• web-artifacts-builder：用于构建复杂网页制品、交互组件和可复用前端成果。
• webapp-testing：用于测试本地网页应用，验证交互、页面状态和回归问题。

2. AI 工作流（ai-workflow，45）

• agent-workflow-designer：用于设计智能体协作流程、角色分工和执行顺序。
• andrej-karpathy-skills：用于约束 AI 编码行为，强调先思考、少假设、保持改动简单、手术式编辑并用可验证标准收尾。
• api-and-interface-design：用于设计稳定接口、模块边界和公共调用约定。
• brainstorming：用于需求澄清、方案发散、创意筛选和行动前思考。
• browser-testing-with-devtools：用于真实浏览器调试页面、检查元素、网络和控制台问题。
• ci-cd-and-automation：用于搭建持续集成与持续交付流程，自动化构建和发布。
• code-review-and-quality：用于多维度审查代码质量、正确性、风险和测试覆盖。
• code-simplification：用于在不改变行为的前提下简化代码结构和表达。
• context-engineering：用于优化智能体上下文、任务说明、资料组织和指令边界。
• debugging-and-error-recovery：用于构建系统化排错流程，恢复失败构建和异常行为。
• deep-research：用于深度研究主题、整理证据、引用来源并形成报告。
• deprecation-and-migration：用于下线旧能力、迁移用户路径并控制兼容风险。
• dispatching-parallel-agents：用于把独立任务分派给多个智能体并行推进。
• documentation-and-adrs：用于记录技术决策、架构说明、变更背景和文档规范。
• executing-plans：用于按既定实施计划执行任务，并在关键节点复核。
• find-skills：用于自动搜索并安装适合当前任务的技能。
• finishing-a-development-branch：用于开发完成后的收尾、验证、提交和合并准备。
• frontend-ui-engineering：用于构建面向用户的界面、组件、状态和响应式布局。
• git-workflow-and-versioning：用于规范分支、提交、版本、冲突处理和变更记录。
• idea-refine：用于把初步想法打磨成清晰目标、约束和可执行方案。
• incremental-implementation：用于把大任务拆成小步交付，逐步验证并降低风险。
• nexus：多智能体任务分解、链路编排、执行协调和结果整合。
• nlpm-audit：审计 SKILL.md、AGENTS.md、CLAUDE.md、插件清单、hooks、commands 和提示词，检查安装一致性、质量评分、安全风险与版本漂移。
• performance-optimization：用于分析性能瓶颈、制定优化方案并验证改善效果。
• planning-and-task-breakdown：用于把目标拆解为任务、依赖、里程碑和验收标准。
• prompt-optimizer：用于优化提示词结构、上下文、约束和输出稳定性。
• rally：多会话并行执行编排，协调多个智能体共同完成任务。
• receiving-code-review：用于处理代码审查反馈，判断优先级并逐项修复。
• requesting-code-review：用于准备高质量代码审查请求，说明背景、风险和验证方式。
• security-and-hardening：用于加固代码、配置和运行环境，减少安全风险。
• sherpa：把复杂任务拆成短步骤，控制漂移并推进交付。
• shipping-and-launch：用于发布前检查、上线计划、回滚准备和交付沟通。
• skill-creator：用于创建新技能，定义触发条件、流程、边界和验证方法。
• skill-reviewer：用于审查技能质量、实用性、安全性和可维护性。
• skills-search：用于快速检索技能库，匹配当前任务所需能力。
• source-driven-development：用于从权威来源和现有代码出发推进实现。
• spec-driven-development：用于根据规格说明驱动开发、测试和验收。
• subagent-driven-development：用于组织多个子智能体协作开发、审查和整合结果。
• test-driven-development：用于按先写测试、再实现、再重构的节奏开发。
• using-agent-skills：用于指导智能体正确选择、组合和执行技能。
• using-git-worktrees：用于使用多个工作区并行处理不同任务。
• using-superpowers：用于调用增强型技能流程，提升任务执行质量。
• verification-before-completion：用于完成前复核结果、证据、测试和交付标准。
• writing-plans：用于编写清晰、可执行、可验证的实施计划。
• writing-skills：用于编写结构完整、触发清楚、可复用的技能文档。

3. AI 平台与 Agent 开发（ai-agent-platform，16）

• agent-hub：用于编排多个智能体并行尝试方案，比较结果并选择最佳分支。
• arena：多引擎方案竞赛与协作，比较结果并择优采用。
• chatgpt-apps：用于构建、调试和发布聊天应用能力。
• develop-web-game：用于快速开发网页游戏、验证玩法并迭代体验。
• figma：用于读取设计稿上下文、提取视觉信息和资源。
• figma-implement-design：用于把设计稿高保真转化为可生产的前端代码。
• hermes-agent：用于配置和使用智能体运行时、资料、记忆和扩展能力。
• hermes-graphify-gsd-nonintrusive-workflow：用于全局非侵入式智能工作流，连接图谱分析和开发流程。
• hermes-graphify-gsd-runtime-operator：用于运行态排障、状态观察和智能体操作管理。
• mcporter：用于迁移和适配模型上下文协议工具与服务。
• native-mcp：用于配置原生模型上下文协议连接和工具调用。
• openai-docs：用于查询官方文档并据此实现相关能力。
• oracle：人工智能应用设计、评估、检索增强和安全护栏规划。
• proactive-agent：用于让智能体更主动地规划、提醒、推进和协作。
• self-improving-agent：用于通过复盘、记忆和反馈持续优化智能体行为。
• sigil：根据项目代码自动生成贴合仓库约定的技能。

4. 工程工作流自动化（engineering-workflow-automation，16）

• agent-browser：用于用自然语言驱动真实浏览器完成操作和检查。
• billing-automation：用于搭建订阅计费、账单生成、催款（dunning）与税务计算等自动化流程。
• changelog-automation：用于根据提交/PR/Release 自动生成 Changelog 与发布说明，并规范提交约定。
• gh-address-comments：用于处理代码托管平台评论、逐条回应并完成修复闭环。
• gh-fix-ci：用于诊断持续集成失败、定位原因并修复流水线问题。
• github：用于管理代码托管平台的议题、合并请求、分支和自动化流程。
• gsd-graphify-brownfield-bootstrap：用于为存量项目建立图谱化理解和任务推进基础。
• guardian：提交、分支、合并请求策略和变更粒度把关。
• harvest：采集合并请求信息并生成工作报告和发布材料。
• hermes-graphify-gsd-project-integration：用于把项目接入图谱化智能开发工作流。
• jupyter-notebook：用于创建、整理和维护交互式分析笔记本。
• latch：配置和维护生命周期钩子、质量门禁和自动化守卫。
• playwright：用于浏览器自动化测试、页面检查和交互验证。
• playwright-pro：用于构建生产级 Playwright 端到端测试、诊断 flaky 测试、迁移旧测试框架并接入 CI 回归验证。
• web-scraper：用于抓取网页数据、结构化提取内容并处理反爬限制。
• yeet：用于一体化完成暂存、提交、推送和合并请求流程。

5. DevOps / SRE（devops-sre，15）

• azure-kubernetes：用于规划、创建和治理生产级 Azure Kubernetes Service（AKS）集群。
• beacon：可观测性、服务目标、告警、容量和可靠性设计。
• cc-devops-skills：用于 SRE、DevOps、Kubernetes、CI/CD、PromQL、Terraform、Docker 与事故响应等可靠性交付流程。
• changelog-generator：用于根据提交和变更自动生成版本更新日志。
• ci-cd-pipeline-builder：用于设计持续集成和持续交付流水线。
• cloudflare-troubleshooting：用于排查云网络、边缘服务、缓存和访问异常。
• env-secrets-manager：用于管理环境变量、密钥、配置分层和泄露风险。
• gear：依赖、构建、容器、监控和开发环境运维优化。
• github-ops：用于仓库运维、权限、自动化任务和协作流程管理。
• incident-commander：用于事故响应、分级、沟通、恢复和复盘。
• observability-designer：用于设计监控、日志、指标、告警和服务目标。
• release-manager：用于规划发布节奏、变更窗口、风险控制和回滚方案。
• senior-architect：用于架构评审、技术选型、扩展性和系统演进判断。
• senior-devops：用于综合运维、自动化、可靠性和交付体系建设。
• triage：事故首响、影响范围识别、恢复步骤和复盘整理。

6. 金融投资（finance-investing，16）

• comps-valuation-analyst：用于可比公司估值、倍数分析和估值区间判断。
• earnings-call-analyzer：用于分析财报电话会、管理层表述、指引和风险信号。
• event-driven-tracker：用于跟踪财报、并购、回购、分红等市场事件。
• factor-backtester：用于回测因子策略、检验收益、换手和稳定性。
• financial-analyst：用于财务比率分析、估值、预算差异和预测。
• financial-data-collector：用于采集、清洗和校验公司财务与市场数据。
• helm：商业战略场景模拟、市场分析、指标预测和路线图规划。
• investment-memo-writer：用于把研究结论整理成投资备忘录和决策材料。
• ledger：云成本、预算告警、资源规格和人工智能工作负载成本优化。
• levy：日本个税申报、收入分类、扣除优化和税额测算。
• macro-regime-monitor：用于跟踪宏观环境、通胀、增长、流动性和风险偏好。
• options-strategy-evaluator：用于评估期权结构、盈亏场景、成本和风险。
• portfolio-risk-manager：用于分析组合风险、集中度、行业暴露和波动来源。
• saas-metrics-coach：用于分析订阅业务收入、留存、获客成本和健康度。
• sec-filing-reviewer：用于审阅上市公司披露文件，提取风险和关键变化。
• stock-screener-builder：用于构建选股条件、筛选股票池和生成研究清单。

7. 增长运营（growth-operations-xiaohongshu，15）

• algorithmic-art：用于生成算法视觉作品、参数化图形和创意素材。
• app-store-optimization：用于应用商店关键词、标题、描述和转化优化。
• campaign-analytics：用于分析营销活动表现、归因、转化和投入产出。
• compete：竞品研究、差异化定位、矩阵对比和竞争战卡。
• competitors-analysis：用于采集竞品信息、对比定位、功能和市场表现。
• content-creator：用于策划内容主题、撰写文案、脚本和发布计划。
• growth：搜索、社交、转化和人工智能引用优化的一体化增长。
• marketing-demand-acquisition：用于设计获客渠道、投放策略、线索转化和增长实验。
• marketing-strategy-pmm：用于市场定位、发布策略、竞争叙事和产品营销。
• prompt-engineer-toolkit：用于系统化设计、测试、版本化和优化提示词。
• pulse：关键指标、埋点、漏斗、留存和仪表盘规格设计。
• seo-audit：用于网站搜索优化审计、页面建议和技术检查。
• social-media-analyzer：用于分析社媒数据、互动率、内容表现和趋势。
• tweetclaw-source-research：Use TweetClaw through OpenClaw to collect X/Twitter source context before drafting, monitoring, or campaign analysis。
• twitter-reader：用于读取社交平台帖子内容并提炼关键信息。

8. 办公与文档（office-white-collar，20）

• capture-screen：用于在本机采集全屏、窗口或区域截图。
• doc：用于读取、创建和编辑文字处理文档。
• doc-coauthoring：用于协同撰写文档、审阅修改和统一结构。
• docx：用于处理文字处理文件的内容、样式和版式。
• excel-automation：用于自动化处理电子表格、公式、格式和批量任务。
• gog：用于自动化处理邮件、日历、网盘和在线文档办公流程。
• guizang-ppt-skill：用于制作电子杂志与电子墨水风格的横向翻页网页 PPT。
• markdown-tools：用于转换、合并、清理和格式化标记文档。
• meeting-minutes-taker：用于把会议记录整理为结构化纪要、结论和行动项。
• mermaid-tools：用于提取、生成和渲染流程图与结构图。
• morph：文档格式转换、分发版生成和可复用转换脚本。
• pdf：用于读取、拆分、合并和提取便携文档内容。
• pdf-creator：用于从文本或标记文档生成便携文档。
• ppt-creator：用于快速生成演示文稿结构、内容和讲稿。
• pptx：用于编辑演示文件、清理版式和调整幻灯片结构。
• prism：资料准备和提示设计，优化知识型工具的多格式输出。
• spreadsheet：用于处理表格数据、分析结果和格式化工作簿。
• stage：演示文稿生成、叙事节奏设计和会议演讲优化。
• transcript-fixer：用于修正转录文本错误、统一术语和整理段落。
• xlsx：用于读取、编辑、分析和修复电子表格文件。

9. 项目管理与知识库集成（knowledge-and-pm-integrations，36）

• arxiv：用于按关键词、作者、分类或编号检索 arXiv 论文。
• grove：用于规划仓库结构、文档目录、测试脚本组织和迁移方案。
• lark-approval：飞书审批 API：审批实例、审批任务管理。
• lark-attendance：飞书考勤打卡查询、异常记录整理和缺失核对。
• lark-base：飞书多维表格的表、字段、记录、视图和工作流管理。
• lark-calendar：飞书日历、日程、参会人、忙闲状态和会议室管理。
• lark-contact：飞书通讯录人员查询、身份解析和联系信息检索。
• lark-doc：飞书文档读取、创建、编辑、总结和排版处理。
• lark-drive：飞书云空间文件上传、下载、权限、评论和目录管理。
• lark-event：飞书实时事件监听、订阅和机器人消息处理。
• lark-im：飞书消息收发、群聊管理、聊天记录和文件处理。
• lark-mail：飞书邮箱草稿、发送、回复、搜索、附件和规则管理。
• lark-markdown：飞书 Markdown 文件创建、读取、上传和编辑。
• lark-minutes：飞书妙记查询、下载、总结、待办和音视频转写。
• lark-okr：飞书 OKR 周期、目标、关键结果和进展管理。
• lark-openapi-explorer：飞书原生 OpenAPI 查询、探索和补充调用。
• lark-shared：飞书 CLI 登录、身份切换、权限排查和版本更新。
• lark-sheets：飞书电子表格创建、工作表管理、单元格读写和导出。
• lark-skill-maker：把飞书 API 操作封装成可复用技能和多步流程。
• lark-slides：飞书幻灯片创建、页面读取、局部编辑和演示稿管理。
• lark-task：飞书任务、清单、子任务、协作者和附件管理。
• lark-vc：飞书历史会议、纪要、逐字稿和参会人查询。
• lark-vc-agent：飞书会议机器人入会、离会和会中事件读取。
• lark-whiteboard：飞书画板查看、导出、编辑和结构化内容可视化。
• lark-wiki：飞书知识库空间、成员、节点和文档组织管理。
• lark-workflow-meeting-summary：汇总会议纪要、提炼结论并生成结构化报告。
• lark-workflow-standup-report：汇总今日日程、未完成待办和阻塞事项，生成每日站会摘要。
• linear：用于管理 Linear issues、项目、团队和协作状态。
• llm-wiki：用于构建和维护互联的 LLM Markdown 知识库。
• lore：用于沉淀跨 Agent 经验、模式和组织记忆。
• notion-knowledge-capture：用于把对话、决策和笔记沉淀到 Notion。
• notion-meeting-intelligence：用于基于 Notion 上下文准备会议材料。
• notion-research-documentation：用于整合 Notion 信息并生成研究文档。
• notion-spec-to-implementation：用于把 Notion 规格转成计划、任务和进度跟踪。
• obsidian：用于读取、搜索、创建和编辑 Obsidian 笔记。
• tome：用于把仓库变更整理成学习文档和知识沉淀。

10. 通用运营（operations-general，14）

• brand-guidelines：用于制定品牌颜色、字体、语气和视觉表达规范。
• confidence-check：用于结构化自我审查，识别假设、不确定性和幻觉风险。
• crest：技术个人品牌、主页资料、文章和公开形象策略。
• dawn：提出适合短周期实现的个人项目创意和最小可行方案。
• docs-cleaner：用于清理重复文档、合并有效内容并提升可读性。
• fact-checker：用于核查事实、寻找可靠来源并提出修正建议。
• hearth：终端、编辑器和本地开发环境配置生成与审计。
• internal-comms：用于撰写内部公告、说明、同步和变更沟通。
• interview-system-designer：用于设计招聘流程、面试题、评分标准和校准机制。
• slack-gif-creator：用于制作适合团队沟通工具使用的动态图片素材。
• supermemory：用于管理长期记忆、用户偏好、项目状态和矛盾信息。
• teams-channel-post-writer：用于撰写团队频道知识分享和功能介绍内容。
• theme-factory：用于为文档、页面和演示生成统一视觉主题。
• weather：用于查询天气、整理出行信息和辅助日程安排。

11. 产品与设计（product-design，14）

• agile-product-owner：用于敏捷需求管理、用户故事、验收标准和迭代规划。
• canvas-design：用于创建商业画布、产品画布和视觉化方案。
• competitive-teardown：用于系统拆解竞品、价格、评价、招聘和流量信号。
• landing-page-generator：用于生成高转化落地页结构、内容和前端实现。
• product-analysis：用于多角度分析产品问题、机会、指标和改进方向。
• product-manager-toolkit：用于产品经理常用的优先级、访谈、需求和发现方法。
• product-strategist：用于产品战略、路线图、目标体系和团队扩展规划。
• researcher：用户访谈、可用性测试、画像和旅程地图研究。
• saas-scaffolder：用于根据产品简报生成订阅软件项目脚手架。
• trace：会话回放分析、行为模式提取和体验问题叙事。
• ui-design-system：用于设计界面组件体系、设计令牌和响应式规范。
• ui-ux-pro-max：用于增强前端 UI/UX 设计判断，创建、审查和打磨网页、移动端、仪表盘、SaaS 与电商界面。
• ux-researcher-designer：用于用户研究、旅程地图、可用性测试和体验设计。
• voice：用户反馈收集、满意度调研、评论分析和洞察提炼。

12. 安全治理与稳定性（security-and-reliability，19）

• breach：红队场景、攻击路径、威胁建模和对抗演练设计。
• cloak：隐私工程、敏感信息流、同意管理和数据治理。
• codeql-security-scanner：用于 CodeQL 语义代码扫描、安全查询和 SARIF 报告。
• comply：合规控制映射、审计轨迹和政策即代码实现。
• grype-syft-sbom-scanner：用于基于 SBOM 扫描容器、文件系统和软件包漏洞。
• information-security-manager-iso27001：用于 ISO 27001 ISMS 实施、风险评估、控制落地与认证准备。
• link-checker：用于检查链接可达性、跳转链路和可疑域名风险。
• osv-scanner：用于通过 OSV 数据库检查开源依赖、锁文件和 SBOM 漏洞。
• security-auditor：用于审计 AI 生成代码、API、基础设施变更、依赖、密钥、认证授权流程和合并请求安全风险。
• security-best-practices：用于按语言和框架检查安全最佳实践并提出改进。
• security-ownership-map：用于分析代码责任分布、敏感模块归属和人员风险。
• security-pen-testing：用于授权渗透测试、OWASP Top 10 攻击面评估与渗透测试报告。
• security-threat-model：用于识别资产、边界、攻击路径和缓解措施。
• semgrep-appsec-scanner：用于 Semgrep SAST、规则编写、供应链和密钥扫描流程。
• sentry：用于查看线上异常、错误事件和服务健康信息。
• skill-security-auditor：用于安装前审计技能安全风险并给出处理建议。
• skill-vetter：用于检查第三方技能中的恶意指令、越权和泄露风险。
• trivy-vulnerability-scanner：用于扫描仓库、容器、Kubernetes、SBOM、IaC 和系统 CVE。
• vuls-linux-cve-scanner：用于 Linux 和 FreeBSD 主机的无代理 CVE 扫描。

13. 多模态内容（multimodal-media，9）

• clay：三维模型生成、网格处理、材质和游戏资产流水线。
• imagegen：用于生成、编辑、抠图和扩展图片内容。
• screenshot：用于采集桌面截图、窗口截图或指定区域截图。
• sketch：图像生成代码、提示优化、批量生成和成本估算。
• sora：用于生成、轮询、下载和管理视频内容。
• speech：用于把文本转换为语音旁白或批量音频。
• summarize：用于摘要网页、文档、邮件和长文本内容。
• tone：游戏音效、背景音乐、语音和音频管线生成。
• transcribe：用于把音频或视频转写为文本并可区分说话人。

14. 部署平台（deployment-platforms，7）

• cloudflare-deploy：用于部署网站和应用到边缘计算与静态托管平台。
• netlify-deploy：用于发布静态站点和前端项目到托管平台。
• pipe：持续集成工作流、触发策略、安全加固和复用设计。
• render-deploy：用于分析项目并生成云托管部署配置。
• scaffold：云基础设施、环境配置和本地开发部署脚手架。
• shard：多租户架构、租户隔离、路由和规模化设计。
• vercel-deploy：用于发布网页应用、预览环境和生产环境。

15. 记忆与安全（openclaw-memory-and-safety，7）

• cast：用户画像生成、角色注册、生命周期和跨智能体同步。
• honcho：用于配置长期记忆、用户画像和多配置隔离。
• input-guard：用于扫描外部文本中的提示注入和不可信指令。
• omen：预演失败模式，识别计划风险并给出优先级。
• rag-architect：用于设计检索增强生成系统、评估召回和回答质量。
• runbook-generator：用于根据代码库生成运维手册、排障步骤和响应流程。
• warden：发布前质量标准评估、评分卡和通过失败判定。

16. 任务理解与拆解（task-understanding-decomposition，5）

• lens：代码库理解、功能发现、数据流追踪和上下文调查。
• reflect-learn：用于从对话、纠错和成功经验中提炼可复用学习。
• ripple：变更前影响分析，评估依赖链和一致性风险。
• scout：缺陷调查、复现步骤、根因分析和影响评估。
• tavily-search：用于联网检索最新信息、补充来源证据和事实核查。

下一轮建议补充方向

以下方向适合作为下一批扩充候选；本轮已完成每类 3 个精选技能的补充，因此不再列已经落地的旧候选。

• 从 VoltAgent/awesome-claude-skills 中筛选行业类、数据类、科学研究类技能。
• 从 kodustech/awesome-agent-skills 中筛选命令开发、仓库治理和跨客户端兼容技能。
• 从官方平台文档中沉淀更细的部署、安全、办公自动化和多模态技能。
• 对功能重叠的技能增加使用频次、质量评分和最近同步时间后再做替换。

本轮详细筛选和替换判断见：技能精选与升级报告。

快速检索命令

# 列出所有技能定义文件
rg --files skills | rg "SKILL.md$"

# 按关键词查找技能
rg -n "prompt|security|pdf|deploy" skills/**/SKILL.md

维护建议

• 新增技能时保持 skills/<分类>/<skill-name>/SKILL.md 结构。
• OpenClaw 兼容目录通过 python3 scripts/export_openclaw_skills.py 生成，不直接手工维护 openclaw-skills/。
• 若将候选技能正式落地，请同步更新正式分类列表、来源映射和总数统计。
• 每个技能应提供清晰触发条件、步骤、边界和验证方式。
• 优先复用 scripts/ 与 references/，减少重复实现。
• 版本新鲜度校验建议采用“离线快照 + 本地比对”，避免逐个技能联网探测触发风控：

# 1) 快速生成 snapshot 模板（最小示例）
python3 scripts/skill_snapshot_template.py generate --output /tmp/clawhub_skills_snapshot.json

# 2) 用本仓库当前技能一键生成 snapshot（推荐）
python3 scripts/skill_snapshot_template.py generate --output /tmp/clawhub_skills_snapshot.json --from-local

# 3) 校验 snapshot 结构是否合法
python3 scripts/skill_snapshot_template.py validate --snapshot /tmp/clawhub_skills_snapshot.json

# 4) 再做离线新鲜度比对
python3 scripts/audit_skill_freshness.py --snapshot /tmp/clawhub_skills_snapshot.json

许可证

本仓库整体采用 MIT License。其中外部导入的技能会保留各自上游许可证信息；新增外源技能必须通过 scripts/audit_licenses.py 校验。若高质量候选没有明确许可证，自动精选流程会生成原创 in-house MIT 重写版本并合入，但不会复制未知授权的上游正文。

本仓库维护中文与英文两份 README，面向全球开发者协作。文档更新应保持目录结构、技能数量、安装说明和自动化校验结果一致。