据 AlphaMoat 统计,截至 2026-06,Emotion Detector 累计下载 1,165 次、获 0 个星标,在全部 63,926 个 Claude 技能中排名第 9,294 位,在「AI 智能体」分类(10,757 个)中排名第 1,749 位。
检测文本输入中的主要情感,返回情感类型、强度、效价、置信度和推荐响应策略。适用于...
| 数据月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 | 累计安装 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-03 | 627 | — | 0 | 22 |
| 2026-05 | 1,030 | +64.3% | 0 | 25 |
| 2026-06 | 1,165 | +13.1% | 0 | 44 |
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。
用10种不同语气(专业、随意、友好、正式、感人说服、学术、简洁、幽默、紧急)重写文本,保持原意不变。
对文本进行自定义意图分类,提供置信度评分及实体提取。适用于意图分类、消息路由及多智能体编排等场景。
专注于AI代理的专注教练——利用BJ Fogg的B=MAP诊断专注障碍,返回一个微小的行动。适用于:代理需要专注帮助、用户无法集中时...
Sanitize prompts before sending to LLMs. Detects PII, prompt injection, toxicity, and off-topic content. Returns cleaned text + risk score. Use when: sanitiz...
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。