据 AlphaMoat 统计,截至 2026-06,Auto Context 累计下载 1,875 次、获 2 个星标,在全部 63,926 个 Claude 技能中排名第 5,137 位,在「AI 智能体」分类(10,757 个)中排名第 919 位。
{"answer":"重大操作前自动加载 TODO.md、roadmap.md 等项目上下文,确保AI具备全局视野。适用于启动任务、开发功能、重构、调试、规划或恢复会话。"}
| 数据月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 | 累计安装 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-03 | 1,159 | — | 2 | 56 |
| 2026-05 | 1,738 | +50.0% | 2 | 62 |
| 2026-06 | 1,875 | +7.9% | 2 | 70 |
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。
涵盖安全、性能、可维护性、正确性和测试的系统化代码审查模式,包含严重等级、结构化反馈指南、审查流程及需避免的反模式。适用于审查 PR、建立审查标准或提升审查质量。
{"answer":"使用 Playwright 和 Cypress 构建稳定高效的 E2E 测试套件:覆盖核心链路,消除不稳定测试,集成 CI/CD。"}
务实的编码规范,编写简洁、可维护的代码——命名、函数、结构、反模式及编辑前安全检查。适用于编写新代码、重构现有代码、审查代码质量或制定编码规范。
使用Mermaid语法创建软件图表。当用户需要通过类图、时序图、流程图、ER图、C4架构图、状态图、Git图等创建、可视化或记录软件时使用。触发词包括绘制图表、可视化、建模、梳理结构或展示系统流程。
使用 CVA 构建可扩展、可主题化的 Tailwind CSS 组件库,支持变体、复合组件、设计令牌、暗黑模式及响应式网格。
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。