Agent Comm Protocol

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 🦞。

创建有效技能指南。当用户希望创建新技能（或更新现有技能）以利用专业知识、工作流程或工具集成扩展 Claude 的能力时，应使用此技能。

透明、严谨的研究，具备完整方法论，非黑盒 API 包装；通过规定的两轮研究进行详尽调查。

学术研究中枢：跨多个数据库（如arXiv、Google）搜索论文、下载文档、提取引用、收集研究材料。

百度学术搜索 — 搜索中英文期刊、会议、学位论文，适用于中文研究情境。

监控牧者与其他 Agent 的通信状态，定期检测并报告跨 Agent 消息传递的正常与异常情况。