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34708 个 Skill 与 MCP 工具，复制提示词零预装安装到 Claude Code / Codex / Cursor。
🎓 技能 = 教 AI 做事方法，复制即用；🔌 工具(MCP) = 给 AI 接外部工具/数据源，通常要配密钥。
演示 MCP 的工具、资源与提示能力，便于完整测试协议功能
为 AI 或应用提供基于知识图谱的跨对话持久记忆能力
使用 sherpa-onnx 在本地离线将文本快速转换为语音，无需云服务。
通过 Gemini 一次性提示完成总结、生成、代码与工具链调用等任务
帮助你维护 OpenClaw 记忆 Wiki，确保页面结构稳定、内容可追溯更新。
通过 OpenAI 音频转写接口，将语音录音快速转成文本或说话人分段结果。
帮助用户通过 HTTP 或 stdio 管理、鉴权并调用 MCP 服务器与工具。
帮助用户编写、理解与调试 Lobster 编程语言代码。
使用本地 Whisper CLI 将音频语音快速转成文本，无需 API 密钥。
将自然语言开发代理请求智能路由到合适的 ACP 或 acpx 会话流程。
将编码任务委派给后台智能编程代理，自动完成开发与修改工作
用于代码二次审查、调试重构与设计评估的智能开发助手。
帮助你创建、整理、校验并重构 AgentSkills 与 SKILL.md 技能文件。
帮助你在代码仓库中撰写、审校技术文档与智能体指令文件。
连接 Discord 驱动的 OpenClaw 会话，直接与智能代理实时交流协作。
按模型汇总 CodexBar 本地费用日志，快速查看 Codex 或 Claude 的成本明细。
用类 macOS say 的方式快速将文本转换为高质量语音输出
帮助定位 OpenClaw 调试问题，先选对日志、探针与证据路径再改代码。
基于多源网页检索与综合分析，生成带引用和来源标注的深度研究报告
读取计划文档并拆解步骤，生成可直接粘贴的 /orchestrate 链式提示词
自动生成测试场景并分析代理执行过程，量化技能与规则遵循率。
帮助团队建立以 AI 代码生成为核心的工程流程、架构与评审标准。
帮助用户完成素材剪辑、结构编排、AI增强与成片润色的视频制作流程。
基于最新公开证据开展现状研究、对比分析与结论建议输出
普通聊天 AI 很难真正读懂大型仓库，因为它缺少结构、上下文和可验证的检索路径。本文从 0 到 1 搭一个只面向本地代码库的 Cursor 助手：能查结构、追调用链、看 diff、给重构建议，还能尽量压住幻觉。
Agent-hop 是一个基于 Rust 的 TUI，支持在进行中的 Claude Code 聊天里切换到其他编程代理，尽量不丢失上下文。项目作者提到，它最早源自一个简历与搜索工具，后来因为使用过程中的阻碍，单独做成了现在的界面。
Harden.run 表示，针对能够生成任意代码的 Coding Agent，单靠传统红队测试并不够。他们通过后训练网络安全小模型、调整推理方式，并结合 inline reference monitoring 等程序分析手段，在 LinuxArena 和 SleightBench 上取得了超过 GPT5.5-xhigh 的成绩。