据 AlphaMoat 统计,截至 2026-06,Tree Of Thoughts 累计下载 977 次、获 0 个星标,在全部 63,926 个 Claude 技能中排名第 11,646 位,在「AI 智能体」分类(10,757 个)中排名第 2,235 位。
多路径推理:探索多条方案分支 → 评估 → 选最优。用于艰难决策和创意问题解决。
| 数据月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 | 累计安装 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-03 | 475 | — | 0 | 11 |
| 2026-05 | 876 | +84.4% | 0 | 12 |
| 2026-06 | 977 | +11.5% | 0 | 36 |
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。
基于AI安全的研究支撑,实现生产级自主自我改进系统,具备以研究为依据的元学习、安全自修改与持续优化。
Generate high-quality content across multiple formats. Create articles, reports, social media posts, marketing copy, and other content types with professiona...
Conduct comprehensive research independently. Find information, analyze sources, synthesize findings, and create detailed reports without human guidance.
生成引用真实文档的代码,防止幻觉缺陷。始终先加载文档,验证 API 签名,并检查一致性。
结合思维组合与反馈回路的图推理。同时探索多条解题路径,整合见解并综合最优解。
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。