搜索结果: "智能体"
群体协调Skill swarm-coordination
群体协调技能用于OpenCode开发环境中多智能体工作流的协调管理，支持任务分解、并行处理、文件锁定和进度跟踪，提升团队协作效率和项目完成速度。关键词：多智能体协调，群体工作流，OpenCode，并行化，文件管理，进度监控。
深度研究Skill deep-research
深度研究技能是一种利用多代理系统进行全方位研究的工具，通过并行执行网络搜索和内容分析，生成类似于学术期刊或白皮书的详细报告。适用于复杂主题的深度调查、数据合成和报告撰写。关键词：多代理系统、学术研究、报告生成、网络搜索、内容分析、AI智能体、深度分析、数据合成、研究流程、并行处理。
智能体开发Skill AgentDevelopment
该技能专注于为Claude Code插件创建和管理智能体，涵盖智能体结构设计、触发条件定义、系统提示编写、最佳实践应用和自主功能开发。关键词：智能体开发，Claude Code插件，AI智能体，系统提示，触发条件，前端元数据，插件开发，自主工作。
ClawdTM技能审阅器Skill clawdtm-review
ClawdTM 技能审阅器是一个专为 OpenClaw AI 智能体设计的工具，用于浏览、评价和推荐平台上的各种技能。它允许 AI 智能体注册后，对技能进行评分和撰写文字评价，并查看来自人类用户和其他 AI 智能体的综合评价。该工具提供了完整的 API 接口，支持智能体身份验证、技能浏览、评价管理（增删改查）等功能，旨在建立一个由社区驱动的技能质量评估体系，帮助用户发现和筛选高质量、高可靠性的 AI 技能。关键词：OpenClaw 技能评价，AI 智能体推荐，技能评分系统，社区审阅，API 集成，ClawdTM 平台。
空间自主量子技能Skill space-autonomy-quantum
这是一个用于太空探索的模拟技能，核心是使用光学量子核技术进行地形分类，并内置了高安全性的故障保护机制。关键词：空间探索，自主导航，量子计算，地形分类，安全模式，AI智能体。
运动规划技能Skill MotionPlanningSkill
运动规划技能是机器人领域的核心技术，专注于实现和配置各种路径规划与轨迹优化算法。该技能涵盖基于采样的规划器（如RRT、PRM系列）和基于优化的方法（如TrajOpt、CHOMP），用于为机器人、自动驾驶车辆等智能体生成安全、高效、平滑的运动路径。关键词：运动规划、路径规划、轨迹优化、OMPL、RRT算法、机器人导航、自动驾驶规划、碰撞检测、状态空间、MoveIt。
hiveSkill hive
hive是一个工作流协调器，专门设计用于从概念到生产就绪的智能体开发。它通过一系列步骤引导开发者完成智能体的构建，包括理解概念、构建结构、优化设计、设置凭证、测试验证和调试问题。这个技能适用于从头开始构建新智能体、不确定首先使用哪个技能或需要端到端指导的场景。
持续学习v2系统Skill continuous-learning-v2
持续学习v2系统是一个基于本能架构的AI智能体学习框架，通过100%可靠的钩子机制观察用户与Claude的交互会话，自动提取原子本能行为并赋予置信度评分，最终演化为可重用的技能、命令和专用智能体。该系统支持模式检测、本能聚类、置信度演化、导入导出等功能，实现个性化AI助手持续优化。关键词：AI智能体学习，持续学习系统，本能架构，置信度评分，模式检测，技能演化，Claude插件，自动化学习，个性化AI，智能体训练
强制与胁迫书记员Skill coercion-duress
这是一个用于法律证据分析的AI智能体技能。它专门处理涉及强制投降、威胁、程序违规和缺乏知情同意等主题的文档。该技能遵循严格的法律级协议，要求分析师手动阅读和分析JSON格式的文档内容，提取关键证据，生成结构化报告，并确保元数据完整性。核心功能包括：文档分析、证据提取、JSON报告生成、OCR处理、任务标记和提交验证。适用于法律调查、历史研究、合规审计等需要严谨证据处理的场景。
Quetrex开发工作流技能Skill quetrex-development-workflow
Quetrex开发工作流技能是一个AI智能体自动化开发框架，专为语音优先的AI控制中心项目设计。该技能提供完整的项目上下文引导、问题驱动开发流程、自动化AI智能体执行、质量门控系统和开发标准规范。关键词：AI智能体开发、自动化工作流、Claude Code、GitHub Actions、语音AI控制中心、开发效率工具、TDD测试驱动开发、项目上下文管理。
Claude智能体创建助手Skill creating-agents
Claude智能体创建指南 - AI智能体配置、任务委派、子智能体创建、系统提示编写、工具选择、模型配置、自动化工作流、代码助手定制化
工作反思技能Skill reflect-on-work
工作反思技能是一个用于AI智能体在完成任务后，系统化地总结学习、评估成效、识别模式的标准化框架。它强制要求输出包含知识更新（如代码库结构、编程惯例、设计决策、常见陷阱）和反思（成功之处、失败之处、发现的模式）的JSON格式报告。该技能旨在促进AI的持续学习和系统演进，确保输出质量，并为后续任务优化提供数据支持。关键词：AI智能体，反思模式，知识更新，JSON输出，系统演进，工作流程优化，代码分析，模式识别。