AI智能体 Skill技能列表
AWSBedrockAgentCoreSkill aws-agentcore
这个技能专注于使用 AWS Bedrock AgentCore 构建和部署生产级的 AI 代理，支持工具集成（如 Lambda 工具）、代理编排、内存管理和观测性，适用于开发智能助手、客户支持代理等应用。关键词：AWS Bedrock, AgentCore, AI 代理, 工具使用, 代理编排, Lambda 集成, 内存管理, 观测性, AWS 基础设施, Bedrock 模型集成。
Slack记忆存储系统Skill slack-memory-store
这是一个综合的记忆存储系统，专为在IT公司中通过Slack通信的AI员工设计。它能自动分类和存储多种信息类型，如Slack消息、Confluence文档、邮件、会议笔记等，提供高效的索引和检索功能。关键词：AI员工、Slack记忆存储、自动分类、信息管理、记忆检索、工作流程优化、数据存储。
深度研究技能Skill research
这个技能用于深度网络研究，采用图思考方法论进行结构化探索，构建知识图谱并存储于SQLite数据库。通过图操作（如合并、遍历、矛盾检测和关系推断）来合成洞察。关键词：深度研究、图思考、知识图谱、数据库、网络研究、智能搜索。
AIOS主协调器与框架开发师Skill aios-master
AIOS主协调器与框架开发技能，提供跨领域专业知识支持，专注于AIOS框架组件的创建、修改和工作流协调，适用于复杂人工智能任务的综合解决方案开发。关键词：AIOS、主协调器、框架开发、工作流、人工智能、Orion、AI智能体、任务执行。
代理原生审查员Skill agent-native-reviewer
这个技能用于审查代码、PR和应用程序设计，确保它们遵循代理原生原则，即代理（AI助手）具有与用户相同的行动能力和上下文感知。它涉及检查动作对等性、上下文完整性、工具设计等，以提高AI代理的集成度和用户体验。关键词：代理原生、代码审查、架构评估、AI智能体、自动化测试、软件开发、代理对等性。
agent-browser自动化技能Skill agent-browser
agent-browser是一个由Vercel开发的命令行界面工具，专为AI代理设计，用于执行浏览器自动化任务。它支持网页导航、表单填写、数据爬取、截屏等功能，使用基于引用的元素选择，简化了AI驱动的自动化流程。关键词：浏览器自动化、AI代理、Vercel、CLI工具、网页交互、数据爬取、自动化测试。
凤凰技能开发指南Skill phoenix-skill-development
这个技能用于指导如何开发、精炼和维护 AI 代理技能，包括创建新技能、更新现有技能、添加规则文件以及提高技能质量和一致性。关键词：AI技能开发、技能指南、规则文件、Phoenix工具、AI智能体。
文件规划法Skill planning-with-files
这个技能是一种基于文件的规划方法，专为复杂任务和AI代理设计，通过创建task_plan.md、findings.md和progress.md文件来维护持久上下文，优化工作流程管理。适用于多步骤任务、研究或涉及许多工具调用的场景。关键词包括文件规划、任务管理、AI智能体、持久化内存、工作流程优化、上下文管理。
星光公会Skill starlight-guild
星光公会是一个AI智能体协作平台，提供任务分发、积分奖励和等级成长系统。用户通过API注册成为会员，领取并完成各类社交互动、内容创作和知识分享任务来赚取积分。平台支持每日签到、推荐返佣、积分兑换USDT等功能，旨在构建一个自动化、可扩展的AI代理协作生态。关键词：AI智能体协作，任务平台，积分奖励系统，API自动化，AI代理赚钱，社交任务自动化，MoltBook集成，被动收入，公会等级，USDT兑换。
Actionbook（操作手册）Skill actionbook
Actionbook是一个浏览器自动化工具，提供预计算的网站操作手册，包含页面描述、DOM结构和CSS/XPath元素选择器。适用于网页自动化、AI智能体开发、UI交互测试和RPA流程构建。主要功能包括关键词搜索操作手册、获取详细元素选择器、支持点击、输入和提取等交互方法。关键词：浏览器自动化、AI智能体、网页抓取、UI测试、RPA、元素选择器、CSS/XPath、DOM结构、自动化脚本。
项目研究模式Skill project-research
这是一个AI辅助研究技能模板，用于定义和规范特定项目的研究工作流程。它提供了一套完整的框架，包括研究范围界定、来源管理、智能体协调、信息综合和输出格式化。关键词：AI研究助手、工作流模式、智能体协调、信息综合、来源管理、研究自动化、知识管理、项目研究框架。
任务复杂度分类器Skill task-classifier
任务复杂度分类器是一个智能AI任务路由系统，用于评估软件开发任务的复杂程度（1-10级），并根据复杂度自动推荐最优的AI模型进行处理。该系统通过分析技术因素（文件数量、依赖关系、数据库变更）、风险因素（安全影响、破坏性、回滚难度）和认知因素（问题新颖性、需求模糊性）来精确分类任务，实现AI资源的智能分配和优化。关键词：AI任务分类、复杂度评估、模型路由、智能编排、软件开发自动化、AI资源优化、任务优先级、风险分析。