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通过认知心理学、社会心理学、发展心理学、临床心理学和神经科学的视角分析事件。提供关于行为、认知、情绪、动机、群体动力学、决策偏差、心理健康和个人差异的见解。使用场景:行为模式、决策制定、群体行为、心理健康、领导力、说服力、创伤、发展。评估内容:认知过程、情绪反应、动机、偏见、群体动力学、人格、心理状态。
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
通过认知心理学、社会心理学、发展心理学、临床心理学和神经科学的视角分析事件。提供关于行为、认知、情绪、动机、群体动力学、决策偏差、心理健康和个人差异的见解。使用场景:行为模式、决策制定、群体行为、心理健康、领导力、说服力、创伤、发展。评估内容:认知过程、情绪反应、动机、偏见、群体动力学、人格、心理状态。
使用MemOS本地内存系统搜索并使用用户的过去对话。每当用户提到过去的聊天、他们自己的偏好或历史,或者当你需要从前文背景中回答时,请使用此技能。当自动回忆没有返回结果(长时间或不清楚的用户查询)时,生成你自己的简短搜索查询并调用memory_search。当你需要完整的任务上下文时使用task_summary,为获取经验指南使用skill_get,为发现公开技能使用skill_search,为共享…
当创建或处理以Obsidian兼容的Markdown维基格式存储的模块化项目计划时,应使用此技能。当用户要求创建一个计划、路线图或需要在Obsidian中可导航的文档系统时使用;或者在处理已经使用%% [ ] %%任务跟踪格式的现有计划维基时使用。
引导技能 - 将Superpowers SDLC工作流程加载到每个会话中
创建有效技能的指南。当用户希望创建(或更新现有)新技能以扩展Claude在专业知识、工作流程和工具集成方面的能力时使用。
技术总监/CTO skill,负责技术团队管理和技术战略规划。适用于以下场景: (1) 制定技术发展战略 (2) 技术团队建设和管理 (3) 关键技术决策 (4) 技术架构演进 (5) 技术人才培养 (6) 技术风险管控
科学的指导和答案
将复杂的用户请求分解为可执行的子任务,识别所需的能力,搜索现有的技能,并在需要时创建新技能。
ClaWHub技能市场:浏览、搜索、安装、评分、评论技能。https://clawhub.com
使用共享的TASKS.md文件进行简单的任务管理。当用户询问他们的任务、想要添加/完成任务或需要帮助跟踪承诺时,请参考此方法。
在使用流程图、时序图、架构图、ER图、甘特图、思维导图或任何视觉文档时,自动发现图表和可视化技能。适用于文档和可视化任务。
Skill文件安装多了,有时候自己都忘记搞混淆它们干嘛的了,需要一个 Skills页面索引wiki来整理所有的Skills,可以是当前项目,指定目录,或系统里不同Agent安装的所有的Skills建立全局索引.
当用户需要查询、创建或更新 TAPD 需求、任务、缺陷、评论、工作流、迭代、测试用例、Wiki、工时、发布计划,或发送企业微信通知时使用本 Skill。使用 Python 标准库调用 TAPD 开放 API,不依赖 MCP 或第三方 HTTP 库。
当用户要求'开始数据分析'、'头脑风暴分析方法'、'规划数据项目'、'明确分析需求',或需要完整的5阶段数据科学工作流程,并且以输出优先验证时,应使用此技能。
记忆写入 Skill,将重大经验写入 spec/context/experience/ 或知识记忆写入 spec/context/knowledge/,并更新对应索引(不写 MEMORY.md)。触发场景:exp-reflect 确认后、手动添加经验或知识。仅处理经验记忆和知识记忆,程序记忆使用 skill-creator,工具记忆直接编辑 Skill。
对任意技能包执行五层质控(L0 单项否决 → L1 形式 → L2 内涵 → L3 分级闭环 → L4 实测验证)并产出量化报告的方法论技能,附自动化形式质控脚本。
项目经理 skill,负责项目计划制定、进度管理和团队协调。适用于以下场景: (1) 制定项目计划和里程碑 (2) 协调团队资源和进度 (3) 风险管理应对 (4) 项目状态汇报 (5) 跨团队沟通协调 (6) 项目收尾和复盘
一个本地优先的文件记忆与分析 Skill。支持扫描本地文件夹,生成 Markdown 报告与 JSON 记忆索引,并基于自然语言完成模糊回忆式搜索、数据文件查询和日志异常初筛。默认优先使用本地 Ollama 的 qwen3.6:35b-a3b 做摘要与重排,并支持 Intel AI PC / OpenVINO / GPU / NPU 自动检测与回退。 文件记忆管家 是一个本地优先的文件记忆与分析 …
Agent人格诊断与配置优化系统。用于诊断Agent的MBTI人格类型,对比用户期望,自动生成配置修改建议。触发场景:"测试Agent人格"、"诊断Agent配置"、"优化Agent行为"。
帮助用户以系统的方式思考并理解复杂的动态。当某人处理涉及多方利益相关者的问题、试图理解二阶效应、管理平台生态系统或分析复杂的组织动态时使用。
设计代理角色、体验、金库模式、声音配置文件和元数据URI,适用于BAP-578非同质化代理。涵盖AgentMetadata字段、角色格式、金库完整性以及最佳实践。
持续学习系统,将工作会话中的知识转化为永久记忆。使用场景:(1) 完成非平凡的调试或调查后,(2) 发现文档中不明显的模式时,(3) 找到值得保存的变通方法时,(4) '我们学到了什么?',(5) '保存这个模式',(6) '提取一项技能'。支持带有分布式上下文文件的单仓库。与命令行无关(兼容Claude Code、OpenCode、Codex、Cursor以及任何支持Agent Skills标准…
元学习技能,通过识别关键的20%材料、构建专家词汇表以及创建基于研究的学习路线图来帮助高效掌握任何主题。当用户说“学习[主题]”、“帮我学习[主题]”、“我想学习[主题]”或请求关于理解新科目的指导时自动触发。支持全面计划、互动指导或极简即需交付。
元技能,用于协调生态系统中的所有代理。自动扫描技能、按能力匹配、多技能工作流协调和注册管理。