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EdwardWason/Skills-desk

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Skills-Desk

精选 AI 技能合集，涵盖语言学习、知识管理、财富管理、方法论、AI 开发、设计创意、研究创新、系统控制等多个领域

📚 目录

Skills市场&工具&仓库

Skills教程

ClaudeCode教程

OpenCode教程

🌐 语言学习与教育

Bilingual Buddy

简介

将 AI 回复格式化为四层双语对照结构（中文原文、汉语拼音、英文翻译、IPA 音标），帮助学习者（尤其是儿童）同时习得中文和英文。支持词汇学习、句子跟读、段落对照、互动对话等多种场景。

使用案例

儿童语言学习：用户输入"试试看"，技能会展示"试试看 / Shìshi kàn / Let's try / /lɛts traɪ/"，AI 回复同样格式。支持词汇卡片式排列、逐字拼音标注、四行对齐格式等。可根据用户语言习惯智能省略拼音或 IPA 层级，支持扩展为中日、中法、英法等多语言对照。适用于家庭教育和语言启蒙场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/bilingual-buddy
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/bilingual-buddy
⭐ Stars 暂无公开数据

✍️ 内容创作

ljg-skills - 李继刚写作思考认知工具箱

简介

李继刚的底层逻辑是四个字：精准压缩——把复杂的东西压进高密度核心，让 AI 自己展开细节。推荐以下五个核心 skill 覆盖从阅读到表达的完整认知链。

核心 Skills

技能 描述
ljg-plain 逼 AI 说人话：把复杂内容改写成 12 岁小孩也能看懂的样子，剥掉所有虚的、模糊的、绕来绕去的东西
ljg-learn 概念解剖器：一层一层往里拆一个概念，读论文卡住了、看技术文档晕了，扔给它就行
ljg-read 伴读教练：陪你读长文，自动检测语言、英文翻译成中文、标注结构、追问深层问题
ljg-card 认知可视化：把文字变成可分享的信息图
ljg-think 追本之箭：给一个观点一路向下钻到本质，写深度文章前用它把核心观点想透

仓库信息

项目 地址
GitHub https://github.com/lijigang/ljg-skills
安装命令 npx skills add lijigang/ljg-skills

huashu-skills - 花叔内容创作21合1工厂

简介

花叔，30 万粉 AI博主，代表作「小猫补光灯」。他把从选题到数据分析的整条内容生产线做成了 21 个 Skill。

核心 Skills

技能 描述
huashu-slides PPT 制作：一句话出标准 PPTX，18 种设计风格，三种协作模式
huashu-topic-gen 选题生成：输入方向输出 3-4 个选题方案，含标题、大纲、优劣分析和工作量评估
huashu-proofreading 三遍审校：系统化降 AI 味——事实核查→AI 腔识别改写→节奏打磨
huashu-article-to-x 长文转社交媒体：3000 字公众号文章浓缩成微博/小红书版
huashu-wechat-image 公众号配图：封面图、正文插图、信息图，AI 生成和 HTML 渲染两条路径
huashu-research 结构化调研：每搜一轮保存一轮，不怕会话截断
huashu-data-pro 数据分析报告：Excel 到专业报告，5 种报告风格
huashu-material-search 个人素材库：从你的笔记中检索素材，让 AI 写的内容有你的"人味"

仓库信息

项目 地址
GitHub https://github.com/alchaincyf/huashu-skills
安装命令 npx skills add alchaincyf/huashu-skills

canghe-skills - 苍何配图发布格式全链路

简介

苍何的仓库，是内容创作者的瑞士军刀——从下载素材到生成配图到发布公众号，全流程覆盖。

核心 Skills

技能 描述
douyin-downloader 抖音下载+分析：一条链接，视频+文字全搞定，文本层面拆解爆款结构
xhs-images 小红书配图系列：9 种视觉风格×6 种排版密度，从封面到知识卡片全覆盖
article-illustrator 文章插图：自动识别文章中需要配图的位置，6 种信息图类型×8 种视觉风格
cover-image 封面图：五维封面系统——类型×配色×渲染×文字×情绪，54 种组合
post-to-wechat 发布到公众号：API 和浏览器两种模式，图文、长文、HTML 都能发
wechat-article-extractor 公众号文章提取：公众号链接一键转 Markdown，素材收集神器
url-to-markdown 网页转 Markdown：任何网页转 Markdown，支持需登录的页面
format-markdown MD 格式化：自动排版——YAML 头信息、标题层级、列表、代码块，一键搞定

仓库信息

项目 地址
GitHub https://github.com/freestylefly/canghe-skills
安装命令 npx skills add freestylefly/canghe-skills

kangarooking-skills - 袋鼠帝起号配图自动化

简介

袋鼠帝的仓库虽小但实用，围绕内容创作者的日常需求做了 7 个 Skill。

核心 Skills

技能 描述
ai-article-daily 起号 SOP：选题→搜集资料→切入角度→初稿和标题→配图→排版→发布草稿箱，全流程内置 Prompt 模板，可以设成定时任务每天自动跑
book-illustration-workflow 书稿配图流程：梳理章节需要的截图和配图，统一图号→文件名→原文位置，回填到 Markdown 正确位置，同步到飞书文档
multi-agent-image 多 Agent 图片生成：基于 gpt-image-2 的异步生成+轮询+下载流程，支持批量生成和系列套图
twitter-monitor X/Twitter 监控：按博主抓取最新推文，输出 JSON/CSV

仓库信息

项目 地址
GitHub https://github.com/kangarooking/kangarooking-skills
安装命令 npx skills add kangarooking/kangarooking-skills

📖 知识管理与学习

Knowledge Explainer

简介

知识点原子化拆解与专业讲解技能。将复杂概念拆解为形式化定义、推导过程、数值估算和常见误区，输出结构化的 Markdown/LaTeX 格式内容，适用于教学、研究和专业领域。

使用案例

学术研究：用户询问"什么是量子纠缠"，技能会提供形式化定义、数学推导、数值估算和常见误区。输出包含核心概念、公式推导、实际应用和注意事项。适用于学术论文撰写、教学材料准备、技术文档编写等场景。所有输出均为结构化格式，便于直接引用和二次编辑。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/knowledge-explainer
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/knowledge-explainer
⭐ Stars 暂无公开数据

Comprehensive Knowledge System

简介

综合知识体系技能，整合三大知识域：投资哲学与市场理论（6篇）、高级提示词工程（9篇）、AI 辅助编程方法论（3篇）。从价格运动几何必然性到人性觉悟，从增强套件到模式提示，从灵感到实现的标准化工作流。

使用案例

跨领域学习：用户需要理解市场分析、提示词优化和 AI 编程工作流，技能提供从投资哲学（价格运动三大定律、数学三角、三种人生算法）到提示词工程（增强套件、创新元框架、模式转换器）再到编程方法论（复杂功能描述、方法调用结构）的完整知识链。适用于投资决策、AI 能力提升和编程效率优化。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/comprehensive-knowledge-system
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/comprehensive-knowledge-system
⭐ Stars 暂无公开数据

💰 财富管理与投资

Wealth Manager

简介

财富管理四阶段系统：财富积累（裂变获客/微利高频）→ 财富增值（翻倍周期引擎）→ 财富保全（离岸信托/家族办公室/大额保险/离岸架构/黄金实物/第二护照）→ 财富传承（慈善基金会/家族信托/遗嘱公证/家族宪法/第二代身份规划）。

使用案例

财富规划：用户处于财富积累期，技能提供裂变获客算法、变现算法、积累目标和本金分配策略。进入增值期后，提供翻倍公式、收益率-时间对照表、全球跨市场对冲与资产转移。保全期提供全球化保全工具（6项详解）和保全决策矩阵。传承期提供全球化传承工具（5项详解）和传承决策优先级。适用于个人财富规划和家族财富管理。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/wealth-manager
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/wealth-manager
⭐ Stars 暂无公开数据

🧩 方法论与框架

Compose Methods

简介

方法论层技能，提供清单法和样本法两种结构化内容创作方法。通过构建组件列表、分析样本、组装输出，实现高质量内容的快速生成。支持网络搜索获取模板和样本，推荐尊重版权。

使用案例

内容创作：用户需要撰写一篇技术文档，技能使用清单法构建文档结构（标题、引言、正文、结论、参考文献），使用样本法分析同类优秀文档的风格和结构，然后组装输出。适用于技术文档、学术论文、商业计划书等结构化内容创作。支持自定义模板和样本，确保输出符合特定格式要求。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/compose-methods
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/compose-methods
⭐ Stars 暂无公开数据

IPO Model

简介

输入处理输出结构递归嵌套模型。IPO 是万物的基元结构，是世界模型，是认知方法，也是改造方法。所有事物、过程、系统均可视为 IPO 的实例或 IPO 的组合，支持递归嵌套到任意深度。

使用案例

任务分解：用户要求"批量重命名文件"，技能将任务分解为 IPO 树：Input（收集信息：解析命名规则、确定目标目录）→ Process（生成脚本：LLM 生成 Python 重命名脚本）→ Output（执行与验证：执行脚本 → 检查结果 → 如有错误则修复）。适用于复杂任务规划、系统设计、流程优化等场景。支持展示 IPO 展开细节，便于理解执行路径。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/ipo-model
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/ipo-model
⭐ Stars 暂无公开数据

Identity Primitive Chain Prompt

简介

身份原语链提示词技能。提供结构化的提示词协议，指导 LLM 如何思考、分解任务、调用工具。支持添加输入源（文件、URL、API）和重定向内部过程输出到工具/插件。

使用案例

AI 对话优化：用户需要 LLM 以特定身份（如数据分析师）执行任务，技能提供身份原语链协议，定义 LLM 的思考方式、任务分解逻辑、工具调用时机。适用于需要精确控制 LLM 行为的场景，如专业咨询、技术分析、创意生成等。支持自定义身份原语链，确保输出符合特定专业标准。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/identity-primitive-chain-prompt
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/identity-primitive-chain-prompt
⭐ Stars 暂无公开数据

Universal Primitives

简介

通用执行器原理技能。核心洞察：两个基元（文件增删改查 + 执行命令）× 一个理解一切文字的大脑 = 通用执行器。提供环境自举策略，当 Agent 环境缺少文件操作或命令执行能力时，引导用现有接口创造这两个基元。

使用案例

能力扩展：Agent 只有网页访问能力，技能引导通过浏览器访问在线 Python 沙箱（如 replit、colab），在沙箱中编写文件读写代码，执行系统命令，通过网页 API 控制沙箱输入输出，实现文件基元和执行基元。适用于需要突破 Agent 环境限制的场景，如文件操作、命令执行、软件安装等。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/universal-primitives
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/universal-primitives
⭐ Stars 暂无公开数据

🤖 AI 开发与执行

Omniscient

简介

全知全能技能。认知套件（想）+ 执行框架（编程做）+ 系统控制（操控做），覆盖所有类型的任务。所有操作类型（脚本命令、代码生成、工具调用、技能插件、纯认知输出）均为统一基元，可由编排引擎自由组合为任意复杂度的执行链条。

使用案例

自动化办公：用户要求"打开 Excel，读取 A 列数据，生成每行的汇总报告，保存到桌面，然后调低屏幕亮度"，技能编排引擎生成基元序列：[脚本] 激活 Excel 窗口 → [脚本] 截图确认状态 → [认知] 识别 Excel 内容，规划读取方案 → [代码] Python 脚本读取数据并生成报告 → [工具] 保存文件 → [脚本] 调低屏幕亮度。适用于跨层、多步骤、复杂编排的自动化任务。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/omniscient
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/omniscient
⭐ Stars 暂无公开数据

Linux Omniscient

简介

Linux 版全知全能技能。认知套件 + 执行框架 + 系统控制，覆盖所有类型的任务。支持 Linux 桌面软件、系统硬件、串口设备和物联网平台的综合控制，通过专用 Python 脚本实现十八大控制模块。

使用案例

Linux 系统管理：用户要求"扫描 WiFi、连接网络、调整音量、监控 CPU 温度"，技能调用 window_manager.py、hardware_controller.py、thermal_controller.py 等脚本，实现窗口管理、硬件控制、温度监控等功能。适用于 Linux 环境下的系统管理、自动化运维、物联网控制等场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/linux-omniscient
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/linux-omniscient
⭐ Stars 暂无公开数据

Cogniexec

简介

认知执行技能。认知套件（想）+ 执行框架（编程做），覆盖认知与代码执行类任务。所有操作类型（代码生成、工具调用、技能插件、纯认知输出）均为统一基元，可由编排引擎自由组合为任意复杂度的执行链条。

使用案例

数据处理流水线：用户要求"读取 CSV 文件，清洗数据，生成统计报告，保存为 Excel"，技能编排引擎生成基元序列：[认知] 分析 CSV 结构，规划清洗方案 → [代码] Python 脚本读取 CSV 并清洗数据 → [代码] 生成统计报告并导出 Excel → [工具] 保存文件。适用于数据处理、文件操作、接口调用等认知与执行结合的任务。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/cogniexec
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/cogniexec
⭐ Stars 暂无公开数据

AI Dev Workflow

简介

标准化、可复现的三步 AI 辅助编程工作流。通过"样本模仿"与"提示词驱动"的有机结合，实现从模糊需求到生产代码的确定性转换。默认技术栈：Android 客户端、SpringBoot 服务器、MySQL 数据库、Kotlin 语言。

使用案例

应用开发：用户要求"开发一个待办事项管理 APP"，技能执行三步工作流：第一步将需求扩展为结构化的复杂功能描述（需求点 → 功能点 → 执行点）；第二步生成跨平台方法调用结构（涵盖客户端和服务端各层）；第三步生成完整项目内容（代码 + 配置 + 部署）。适用于移动应用、Web 应用、后端服务等软件开发场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/ai-dev-workflow
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/ai-dev-workflow
⭐ Stars 暂无公开数据

Adaptive Skill Stack

简介

自适应技能叠加技能。通过输入解析层、能力注册表、智能叠加协议，实现能力的动态增长和智能叠加。每次任务完成后，将新能力写入能力注册表，更新叠加协议，实现技能的持续进化。

使用案例

能力积累：首次处理数据分析任务时，技能进入构建模式，分析并解决新领域问题，提炼可复用的方法论，将新能力写入能力注册表。后续相同领域任务将走叠加模式，直接激活已掌握的能力模块。适用于需要持续学习和能力扩展的 AI Agent 场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/adaptive-skill-stack
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/adaptive-skill-stack
⭐ Stars 暂无公开数据

🎨 设计创意

Style Design Generator

简介

风格设计生成技能。基于两份参考文件中的 100 个风格方案及其内在模板系统，提供五类操作：换主体、要素混搭、模板衍生、新风格延展、领域应用。支持字体设计、信息图设计、漫画分镜、游戏 UI、小说封面等多种产物类型。

使用案例

创意设计：用户要求"将藤蔓生态风格的字体方案应用到漫画领域"，技能执行换主体操作：将"字体（藤蔓缠绕形态）"槽位替换为"主体（藤蔓缠绕的人体姿态）"，其余槽位保持不变，生成新方案。然后执行领域应用，将风格方案的各槽位值映射到漫画领域的具体创作要素（主角视觉设计、配色方案、主要场景、标志性元素、分镜构图）。适用于创意设计、品牌设计、内容创作等场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/style-design-generator
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/style-design-generator
⭐ Stars 暂无公开数据

🔬 研究与创新

CDA (Causal Dynamics Architecture)

简介

因果动力学架构（CDA）研究参考。替代 Transformer 的全新 AI 计算架构提案，核心理念：世界不是符号序列，而是实体及其因果关系的动态系统。以因果图上的哈密顿动力学步进替代 Transformer Self-Attention，原生支持物理约束、因果推理和多尺度建模。

使用案例

AI 架构研究：用户需要理解 CDA 的五层计算栈（感知校准层、因果机制网络、多尺度聚合层、反事实推理层、语言界面层），技能提供从宏观文明演进到具体架构实现的完整知识链。适用于 AI 研究、物理仿真、因果推理等前沿领域研究。包含完整的数学公式、实现路线图和与现有工作的关系分析。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/cda
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/cda
⭐ Stars 暂无公开数据

CDA Data Synth

简介

CDA 数据合成器技能。提供数据格式规范、合成协议、示例数据集，用于生成符合 CDA 架构的因果数据集。支持热力学、力学、流体、化学反应等多种机制类型的数据生成。

使用案例

数据生成：用户需要生成热力学仿真数据，技能读取数据格式规范，按照 CDA 架构定义的 EntityState 和 CausalEdge 结构，生成包含实体状态、因果边、机制函数的 JSON 数据集。适用于 CDA 架构验证、仿真训练、算法测试等场景。所有生成数据均符合 CDA 数据格式协议。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/cda-data-synth
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/cda-data-synth
⭐ Stars 暂无公开数据

CDA Code Lab

简介

CDA 代码实验室技能。将 Causal Dynamics Architecture 的理论设计转化为可执行的 Python 仿真代码。生成 PyTorch 仿真代码，支持热力学仿真引擎、多域因果耦合、反事实推理、多尺度聚合等组件。

使用案例

代码生成：用户要求实现热力学仿真引擎，技能读取实现指南、组件规格、PINN 模板，生成完整的 Python 代码文件（data_loader.py、entities.py、mechanisms.py、hamiltonian.py、integrator.py、cdablock.py、run_simulation.py），附带 self-test 函数验证正确性。适用于 CDA 架构实现、仿真实验、算法验证等场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/cda-code-lab
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/cda-code-lab
⭐ Stars 暂无公开数据

⚙️ 系统控制与自动化

System Controller

简介

Windows 系统统一控制接口。支持桌面应用、系统硬件、串口设备和 IoT 平台的综合控制。六个控制模块：窗口管理器、进程管理器、硬件控制器、串口通信、IoT 控制器、GUI 控制器，每个模块都有专用 Python 脚本。

使用案例

系统自动化：用户要求"打开记事本、调整音量到 50、扫描 WiFi、截取屏幕"，技能调用 window_manager.py 打开记事本，hardware_controller.py 调整音量，network_controller.py 扫描 WiFi，gui_controller.py 截取屏幕。适用于 Windows 环境下的系统管理、自动化办公、智能家居控制等场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/system-controller
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/system-controller
⭐ Stars 暂无公开数据

Linux System Controller

简介

Linux 系统统一控制接口。支持桌面应用、系统硬件、串口设备和 IoT 平台的综合控制。六个控制模块：窗口管理器、进程管理器、硬件控制器、串口通信、IoT 控制器、GUI 控制器，每个模块都有专用 Python 脚本。

使用案例

Linux 系统管理：用户要求"启动 VS Code、调整音量、扫描 WiFi、截取屏幕"，技能调用 window_manager.py 启动 VS Code，hardware_controller.py 调整音量，network_controller.py 扫描 WiFi，gui_controller.py 截取屏幕。适用于 Linux 环境下的系统管理、自动化运维、物联网控制等场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/linux-system-controller
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/linux-system-controller
⭐ Stars 暂无公开数据

Minimal Agent

简介

最小化通用 AI Agent。支持 6 种运行模式：function（V2）、text（V1）、auto（推荐）、mixed（高级）、force_text、force_function。V2 模式限制在 55 个预定义工具内，V1 模式可执行任何系统命令，支持智能模式切换和组合使用。

使用案例

自动化执行：用户要求"截屏后 OCR 文字，保存到文件，然后调整音量"，技能使用 mixed 模式，智能分析任务，V1 和 V2 命令夹杂自由切换：V2 模式执行截图和音量调整，V1 模式执行文件操作。适用于需要完全控制权的开发/调试/运维场景，以及安全敏感的生产环境。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/minimal-agent
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/minimal-agent
⭐ Stars 暂无公开数据

Universal Agent

简介

最小化通用 AI Agent，自动化端到端任务执行。理解自然语言意图，生成命令或脚本，执行并分析结果，自动从错误中恢复。支持三种使用模式：独立运行（需要 API Key）、桥接执行（推荐，由外部 Agent 提供 LLM）、模拟执行（最快，无设置）。

使用案例

端到端自动化：用户要求"列出当前目录的文件，过滤 Python 文件，统计行数，生成报告"，技能执行四步工作流：Think（LLM 理解任务，判断复杂度）→ Execute（写入文件 → 运行脚本 → 捕获输出）→ Fix（出错时分析错误、自动修复代码、重试）→ Summarize（将技术输出翻译成人类可读语言）。适用于需要动态代码生成和立即执行的场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/universal-agent
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/universal-agent
⭐ Stars 暂无公开数据

Builtin Tools

简介

内置工具技能。当宿主 Agent 平台缺少某个基础工具时，用本技能的脚本补足。所有脚本纯 Python 标准库实现，零外部依赖，跨 Windows/macOS/Linux。提供 15 个脚本：execute_command、list_dir、search_file、read_file、write_file、replace_in_file、delete_file、search_content、web_search、web_fetch、preview_url、install_binary、update_memory、automation_update、todo_write。

使用案例

工具补足：Agent 环境缺少文件搜索功能，技能提供 search_file.py 脚本，支持递归搜索、模式匹配、JSON 协议。execute_command.py 作为自举入口，可调度所有其他脚本，只需平台支持执行一条 Python 命令。适用于需要补足基础工具能力的 Agent 环境。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/builtin-tools
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/builtin-tools
⭐ Stars 暂无公开数据

🛠️ 工具与实用

CAD Editor

简介

CAD 编辑器技能。将自然语言指令转换为工程图纸（DXF + PNG/SVG/PDF）。覆盖建筑、机械、电气、管道、结构五大领域，遵循 GB/T 制图标准。支持 52 条预定义意图映射模板，涵盖 6 大类图纸。

使用案例

工程制图：用户要求"画一个 4000x3000 的建筑平面图，外墙+门+窗+标注+图框"，技能执行五步工作流：解析自然语言指令 → 生成绘图脚本 → 执行脚本生成 DXF → 渲染预览图片 → 交付结果。适用于建筑制图、机械制图、电气制图、管道制图、结构详图等工程制图场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/cad-editor
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/cad-editor
⭐ Stars 暂无公开数据

Chat Bus

简介

聊天总线技能。让使用本技能的不同用户/Agent 之间，通过共享文件目录实现聊天对话。支持私聊、群聊、消息历史查询。所有消息是 JSON 文件，天然按时间排序，天然持久化。

使用案例

多 Agent 协作：用户 A 和用户 B 需要通过共享目录聊天，技能提供 register.py（用户注册）、send.py（发送消息）、receive.py（接收消息）、history.py（消息历史查询）、rooms.py（群聊房间管理）等脚本。适用于多 Agent 协作、团队沟通、分布式系统消息传递等场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/chat-bus
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/chat-bus
⭐ Stars 暂无公开数据

Gamebox

简介

游戏盒技能。自包含的多人游戏引擎框架，通过共享目录实现多 Agent 对局。支持 5 种游戏：文字冒险（RPG）、狼人杀、小说接龙、夺旗战（CTF）、文明模拟。LLM 负责叙事和创意内容，脚本负责状态管理和规则执行。

使用案例

多 Agent 对局：用户创建狼人杀游戏，技能提供 manager.py（游戏管理）、turn.py（回合控制）、action.py（统一动作接口）、message.py（消息系统）等脚本，以及各游戏的 LLM 叙事提示词模板。适用于多 Agent 娱乐、游戏开发、AI 游戏研究等场景。

仓库信息

项目 地址
SkillHub https://skillhub.cn/skills/gamebox
ClawHub https://clawhub.ai/wangjiaocheng/gamebox
⭐ Stars 暂无公开数据

📝 维护说明

本 README 按照技能的实际功能进行智能分类，而非用户提供的生活/生产/研究/方法/创新/其它分类。每个技能包含简介（约 100 字）、使用案例（约 200 字）、仓库地址和 star 数量。

注意事项：

  • ClawHub 页面未公开显示 star 数量，因此所有技能的 star 数量均标注为"暂无公开数据"
  • 所有技能均来自 SkillHub 和 ClawHub 平台
  • 技能分类基于实际功能和应用场景，便于用户快速查找所需技能
  • 如需更新技能信息或添加新技能，请按照现有格式进行编辑

📄 许可证

本 README 仅供技能整理和展示使用，各技能的许可证请参考其原始仓库。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来完善本技能合集。

最后更新：2026-04-27

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汇总优质 Claude Code & Openclaw & Hermes 的 Skills 资源教程。方便自己，分享他人，欢迎共创👇

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