据 AlphaMoat 统计,截至 2026-06,Prompt Engineering Mastery 累计下载 1,154 次、获 0 个星标,在全部 63,926 个 Claude 技能中排名第 9,420 位,在「AI 智能体」分类(10,757 个)中排名第 1,777 位。
将模糊指令转化为清晰的AI提示词,运用结构、技巧和模板,实现可靠、精确、可衡量的输出。
| 数据月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 | 累计安装 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-03 | 671 | — | 0 | 7 |
| 2026-05 | 1,050 | +56.5% | 0 | 8 |
| 2026-06 | 1,154 | +9.9% | 0 | 42 |
记录自身发现以实现自我改进的技能
帮助用户发现和安装智能体技能,当用户询问如「如何做X」、「找X的技能」、「有能做...的吗」等问题时
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互(包括浏览页面、填写表单、点击按钮、截图等)时使用。
自我反思+自我批评+自我学习+自组织记忆。智能体评估自身工作、发现错误并持续改进。
AI智能体技能安全预审工具。安装ClawdHub、GitHub等来源技能前,检查风险信号、权限范围及可疑模式。
类型化知识图谱,用于结构化智能体记忆与可组合技能。适用于以下场景:创建/查询实体(人物、项目、任务、事件、文档)、关联相关对象、强制执行约束、将多步操作规划为图谱变换,或当技能需要共享状态时。触发关键词包括"记住""我知道关于什么""将X链接到Y""显示依赖关系"、实体增删改查操作,以及跨技能数据访问。
将 AI 代理从任务执行者转变为能够预见需求、持续优化的主动伙伴。现已支持 WAL Protocol、Working Buffer、Autonomous Crons 及经过实战验证的模式。属于 Hal Stack 🦞。
专为AI智能体优化的无头浏览器自动化CLI,支持无障碍树快照和基于引用的元素选择。
跨平台策划、起草与组织社交媒体内容;制定内容日历,撰写针对各平台优化的帖子,并保持稳定的发布节奏。
基于成熟框架,针对任意行业、竞品或商机开展结构化市场调研,分析市场规模、趋势、竞品及客户细分。
自动生成结构化每周业务报告,涵盖关键绩效指标、成就、阻碍因素和计划,每周节省数小时报告时间。
通过评估优势、劣势、机会、威胁及战略建议,为企业或产品进行详细的SWOT分析。
帮助设计和优化日常效率系统,专注于精力管理、优先级设定、时间块管理和心流状态,以提升产出并防止...
数据月份:2026-06 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。