Agent Evaluation

记录自身发现以实现自我改进的技能

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。

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。

通过协调分析、负载分配和成本感知编排优化多智能体系统。适用于提升智能体性能、吞吐量或可靠性。

通过消除AI写作特征（如破折号、填充词等），让人工生成的文本更自然。适用于需要文本听起来像人工撰写的场景。

通过预写日志 (WAL)、工作缓冲区和自动恢复防止 LLM 压缩期间上下文丢失，三项机制确保关键状态...

{ "answer": "AI/LLM红队测试技能。指向任意LLM API端点运行自动化安全评估，涵盖提示注入、越狱等160+攻击载荷。" }

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