aws-agentcore-langgraph

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。

撰写引人入胜的用户体验文案、营销内容和产品信息。适用于编写按钮标签、错误提示、落地页、邮件、行动号召、空状态、工具提示或任何面向用户的文本。

Create, validate, and publish Agent Skills following the official open standard from agentskills.io. Use when (1) creating new skills for AI agents, (2) validating skill structure and metadata, (3) understanding the Agent Skills specification, (4) converting existing documentation into portable skills, or (5) ensuring cross-platform compatibility with Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, and other tools.

基于 Block 的 g3 辩证自动编码研究，进行对抗式实现审查。用于以全新客观性验证实现完整性。

利用密度链技术迭代式精炼文本摘要。适用于压缩冗长文档、精简需求或编写信息密度高的执行摘要。

利用技能感知格式的Chain-of-Density压缩冗长的SKILL.md文件。适用于技能超过200行或需精简重构的情况。