据 AlphaMoat 统计,截至 2026-06,伐谋 - 任务定义与评估器生成 累计下载 815 次、获 0 个星标,在全部 63,926 个 Claude 技能中排名第 15,050 位,在「AI 智能体」分类(10,757 个)中排名第 2,940 位。
交互式引导用户完成 FaMou 进化任务的完整流程:先通过结构化澄清循环产出 `problem.md`,再实现并验证 FaMou 实验的三个输入物料(`init.py`、`evaluator.py`、`prompt.md`)。当用户提到以下任意情形时触发:定义/澄清/创建 FaMou 任务、帮我写 problem...
| 数据月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 | 累计安装 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-03 | 256 | — | 0 | 24 |
| 2026-05 | 688 | +168.8% | 0 | 27 |
| 2026-06 | 815 | +18.5% | 0 | 30 |
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。
数据分析技能,用于理解数据、分析数据、制作数据处理流程、汇总数据分析结果。当用户提到"分析数据"、"数据处理"、"数据探索"、"统计分析"、"数据清洗"、"数据汇总"、"制作数据报告"、"理解这份数据"、"看一下这个CSV/Excel/数据集"时,必须使用此技能。即使用户只说"帮我看看这个数据"、"分析一下",只...
为 FaMou 进化算法生成可行解的 Python 代码解生成可视化结果页面。当用户提到"FaMou 可视化"、"把这个解可视化"、"可行解结果展示"、"evolution 结果"、"evolve 可视化",或者提供了 Python 代码形式的问题解(路径规划、排课、背包、TSP、调度、机器学习等)需要直观展示效...
使用 p5.js 和种子随机性创建算法艺术,支持交互式参数探索。适用于用户请求代码生成艺术、程序化艺术或生成式艺术创作。
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。