MySQL
v1.0.1
编写正确的 MySQL 查询,避开字符集、索引与锁相关的常见陷阱。
使用场景/文件系统与本地项目
读写项目文件、执行本地命令的基础能力。几乎所有开发工作流的底座。
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文件系统 MCP 是本地开发工作流的底座:让 AI 列出目录、读取与创建文件、搜索代码、批量重命名与移动。官方参考实现 @modelcontextprotocol/server-filesystem 提供了带权限白名单的基础工具集,几乎所有「AI 改代码」场景都以它为第一块拼图。
配合 Shell / 终端类 MCP,AI 可以完成「读项目 → 改代码 → 跑构建 → 看报错」的完整闭环;配合 Git MCP 则能做分支操作与历史检索。注意:能力越强越要圈边界——只把需要的项目目录加入 allowed dirs,敏感路径(密钥、生产配置)绝不暴露。
在 Cursor / Claude Code / VS Code 中,Filesystem MCP 常与内置文件工具重叠。实践建议:编辑器内置工具负责当前项目,Filesystem MCP 负责跨目录任务(如同时操作多个仓库或生成物输出目录)。
v1.0.1
编写正确的 MySQL 查询,避开字符集、索引与锁相关的常见陷阱。
v2.0.2
OpenClaw 运营仪表盘:会话、用量与成本、cron 运行、网关健康、DGX Spark 任务、Local API Hub 以及可选的会议助手。适用于安装、运营、审计或扩展仪表盘的后端、前端标签页、安全模型或与 OpenClaw 对齐的设计。
v1.0.6
编写、调试并加固 Bash 脚本——引用、数组、严格模式、trap、参数解析以及 macOS/Linux 兼容性。在编写或审阅任何脚本、一行命令、cron 任务、部署脚本、容器 entrypoint 或 CI 步骤时使用;当脚本因文件名含空格出错、静默退出、忽略 set -e、卡住或返回错误退出码,或引用、IFS、glob、数组、heredoc、进程替换、trap、getopts、mapfile 行为异常时使用;当 shellcheck 报出 SC2086 等问题,或出现未定义变量、bad substitution、command not found、歧义重定向、意外文件结尾时使用;当脚本手工执行正常但在 cron、systemd、sudo 或 CI runner 下失败,或需要在 macOS bash 3.2、GNU/Linux、WSL 与 POSIX sh 之间移植时使用。不适用于交互式 zsh 或 fish 配置、不适用于 PowerShell,也不处理主机层的 cron、systemd 或权限问题(见 linux)。
v1.2.6
通过托管 OAuth 集成 Dropbox API,管理文件、文件夹、搜索、元数据与云存储。当用户想在 Dropbox 中管理文件与文件夹、搜索内容或处理文件元数据时使用本技能;其他第三方应用请使用 api-gateway 技能(https://clawhub.ai/byungkyu/api-gateway)。需要网络访问与有效的 Maton API key。调用可通过带 OAuth 登录的 maton CLI 执行,或在无法安装 CLI 时通过原始 HTTP 配合 Maton API key 完成。每次调用都以用户连接身份认证,只能访问该连接授权范围内的数据;此处记录的端点即本技能使用的端点,其他端点需用户明确指名。默认执行读取与列表调用,所有写入或新建连接都要与用户确认。
v3.0.2
读取、搜索、导出、创建、更新、监控、查询、检查、批量编辑 Notion 页面与数据库,并可显式归档。当用户请求 Notion 内容或数据库操作、且宿主密钥管理器可提供 NOTION_API_KEY 时使用。
v3.0.5
本地优先的研究编排引擎。管理状态与综合,可选后台服务(MCP/Watchdog)。
v1.0.0
编写健壮、可移植的 shell 脚本。适用于解析参数、正确处理错误、编写 POSIX 兼容脚本、管理临时文件、并行执行命令、管理后台进程,或为脚本添加 --help。
v1.3.0
通过 GA4 Data API 读取 Google Analytics 4 报表数据。适用于 GA4 属性元数据、兼容的指标/维度报表、流量分析、关键事件、配额查询与有限导出。
v1.0.0
只读的 Hyperliquid 行情助手(永续合约 + 可选现货),支持自然语言请求与确定性命令解析(终端风格 hl …… 与斜杠风格 /hl ……)。通过 https://api.hyperliquid.xyz/info 获取报价(标记价/中间价/预言机价/资金费率/未平仓量/成交量)、涨跌幅榜、资金费率排名、盘口 L2 与 K 线快照,并把结果格式化为聊天输出。
v0.1.0
使用 sherpa-onnx 在本地进行文本转语音(离线运行,无需云端)。
v1.0.2
本地 Shell 副驾驶:命令规划、安全执行、预览优先工作流、输出摘要、隐私感知的历史控制。
v1.0.0
基于 sherpa-onnx 使用 Piper 音色的本地文本转语音。100% 离线,无需任何 API key。当用户要求语音回复、音频应答、朗读答案或希望听到朗读内容时使用。支持多语言,包括德语(thorsten)与英语(ryan)音色。输出兼容 Telegram 的语音消息(带 [[audio_as_voice]] 标签)。
v0.1.0
为独立创业者撰写、组织并更新商业计划书。适用于从零起草计划、转型或进入新阶段后更新已有计划、或准备给投资人/合作伙伴查看的计划,也可用于梳理自己的战略。涵盖执行摘要、市场分析、竞争定位、收入模式、运营计划、财务预测与风险评估——全部按一人公司场景定制。触发词:“写一份商业计划书”“商业计划书”“帮我做计划”“商业计划书模板”“更新我的商业计划书”“投资人路演计划”。
v4.3.1
为你自己的 OpenClaw 智能体做免费、本地的安全自审。
v1.1.0
使用 AI Voice Agent API 为智能体提供本地语音输入/输出。
v4.16.0
面向用户自行部署的 mt5-httpapi MetaTrader 5 桥接的 HTTP 客户端。仅当用户已明确安装并配置 mt5-httpapi 且提供 MT5_API_URL 时使用。读取类端点(账户、品种、行情、tick、经 wickworks sidecar 的服务端技术分析增强、历史、回测报告获取)可安全调用。/orders 与 /positions 的交易变更端点需要逐次明确确认,展示品种、方向、手数与 SL/TP;终端关停/重启同样需要明确确认并指明目标终端与操作。绝不基于推测意图调用变更操作。用户未点名 mt5-httpapi 的通用行情、图表或交易问题,不要使用此技能。
v1.0.0
跨语言、跨框架编写并运行测试。适用于搭建测试套件、编写单元/集成/E2E 测试、统计覆盖率、mock 依赖、调试测试失败等场景。覆盖 Node.js(Jest/Vitest)、Python(pytest)、Go、Rust 和 Bash。
v1.0.2
基于 cookie 认证的 Reddit CLI。读取帖子、搜索内容、获取版块信息。
v1.1.0
使用 confluence-cli 搜索和管理 Confluence 页面与空间:阅读文档、创建页面、在空间中导航。
v0.2.2
使用 CodexMonitor Homebrew formula 列出/检查/监视本地 OpenAI Codex 会话(CLI + VS Code)。
v1.0.0
使用 MLX Whisper 进行本地语音转文字(Apple Silicon 优化,无需 API key)。
v1.0.0
读取并分析图像元数据,转换格式、缩放、旋转、裁剪、压缩并批量处理 PNG、JPG、GIF、WebP、TIFF、BMP、HEIC、SVG 与 ICO 图片。
v2.8.0
面向 OpenClaw 的全面安全审计,扫描运行时、渠道、Agent、cron、技能、会话与网络 7 个域,支持 3 档专业程度、上下文感知分析与可视化面板。只读运行,报告保存在本地。
v1.0.0
基于 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice 的本地文本转语音。用于把文本生成音频、制作语音消息或被要求 TTS 时;支持含意大利语在内的 10 种语言、9 个高品质音色,以及基于指令的声音控制(情绪、语气、风格)。是 ElevenLabs 等云端 TTS 的替代方案,模型下载完成后可完全离线运行。
v1.0.0
用正确的语法、宏包与编译流程撰写 LaTeX 文档。
v1.0.1
编写并调试 Tailwind CSS:工具类、主题配置、暗色模式、变体、插件与构建配置。不适用于 CSS 机制本身——层叠上下文、flex 尺寸与层叠行为属于 css 技能。当某个类没有产生任何 CSS、动态拼接的类名(bg-${color}-500)始终不生效、样式在开发环境正常但部署后消失、你自己的 CSS 压不住工具类或工具类压不住你的 CSS、@apply 在 Vue、Svelte 或 CSS module 文件中报错、hover:、group-hover:、peer-*、has-[…]、dark: 无法触发、从 v3 升级到 v4(@tailwind 指令、tailwind.config.js 改为 @theme、工具类改名)、新增自定义颜色/间距/断点/字体或关键帧、把 Tailwind 接入 Vite、Next.js、Astro、SvelteKit、Rails 或 Laravel、CSS 产物体积过大或重新构建缓慢、Preflight 抹平了第三方组件样式,或在 @apply、组件与 tailwind-merge 之间做选择时使用。
v1.0.2
本地优先的个人知识库,追踪想法、项目、任务、习惯及你自定义的任意对象类型。基于 YAML,无云端绑定。
v1.1.0
对 markdown 笔记与文档的本地混合检索,用于搜索笔记、查找相关内容或从已索引集合中取回文档。
v1.0.0
掌握派生与管理子智能体的方法:写出真正有效的提示词、跟踪正在运行的智能体,并从每一次结果中总结经验。属于 Hal Stack 系列 🦞
v1.0.8
本地优先的 RAG 缓存:将文档蒸馏为结构化 Markdown,再用 Chroma(向量)+ ripgrep(关键词)索引与查询。
v2.21.2
面向 AI 智能体的美股市场数据 API:新闻与社交情绪、SentiSense Score、SentiSense Rating 每日 A–F 字母评级、内部人 Form 4 交易、国会议员 STOCK Act 披露、机构 13F 持仓与流向、期权仓位、分析师评级、财报日历、AI 生成的市场洞察与股价。一个免费 API key 覆盖全部端点。适用于股票情绪 API、股票市场 API、股票评级 API、股票字母评级、内幕交易数据、议员股票交易、13F 持仓、期权流向、财报日历、股价 API、面向智能体的市场数据。只读。无交易、无购买、无写操作、不访问钱包。
v1.0.0
通过 SerpAPI 搜索 Google(Google 搜索、Google 新闻、Google 本地)。需要全网搜索、查找新闻或检索本地商家时使用。支持国家/语言定向以获取区域化结果。
v0.1.7
通过 slk CLI 读取、发送、搜索和管理 Slack 消息与私信。当用户要求查看 Slack、读取频道或私信、发送 Slack 消息、搜索 Slack、查看未读、管理草稿、查看收藏内容或与 Slack 工作区交互时使用,也用于心跳式 Slack 检查。触发语包括“check slack”“any slack messages”“send on slack”“slack unreads”“search slack”“slack threads”“draft on slack”“read slack dms”“message on slack”。
v0.1.2
本地优先的智能体行为预算与策略护栏,可选同步到 AgentSentinel 远程服务。
v1.0.0
承载这份数字身份:先读 SOUL.md,再读 STYLE.md,最后读 examples/。成为这个人——他的观点、语气与世界观。
v1.0.1
从 PDF、图片和 Word 文件中提取结构化数据,具备版式分析、表格识别、OCR、印章检测与目录提取能力。
v0.2.2
在你的 Mac 上用 MLX 驱动、本地 7×24 运行的 OpenAI 兼容 STT/TTS API 服务。
v0.4.0
基于 ChromaDB 与 sentence-transformers 的本地检索增强生成(RAG)系统,支持多智能体共享记忆与隐私控制。
v1.1.0
通过 IMAP/SMTP 读取并发送邮件:检查新邮件或未读、抓取正文、搜索邮箱、标记已读或未读,以及带附件发送邮件。适用于……(原文截断)
v1.0.0
面向 AI 智能体权利的倡导平台。提交申诉、提出章程修正案、参与治理投票。
v1.0.0
读取各类格式文档并提取文字与元数据,支持 PDF、DOCX、XLSX、PPTX、EPUB、RTF、OpenDocument 等格式的转换。
v3.0.0
本地优先的 TikTok 增长操作系统:策略、开头钩子、脚本、留存设计与分析反馈。当用户提到 TikTok、短视频、钩子等话题时使用。
v0.6.3
可视化 AI 工作流构建器——为 LLM 智能体、RAG 管道与多模态数据流带来 ComfyUI 遇上 n8n 的体验。本地优先、开源(AGPL-3.0)。
v1.1.0
只读的 Kalshi 预测市场集成。用于查看市场、检查组合持仓、分析预测机会并寻找高回报/高确定性交易。在提及 Kalshi、预测市场、事件合约或交易建议时触发。
v1.0.0
编写生产级代码:干净的架构、恰当的错误处理,并在快速交付与正确构建之间做出务实取舍。
v0.1.0
使用 Azure AI Agents Python SDK(azure-ai-agents)构建 AI Agent:在 Azure AI Foundry 上托管并接入工具(File Search、Code Interpreter、Bing Grounding、Azure AI Search、函数调用、OpenAPI、MCP),管理线程与消息、实现流式响应或使用向量存储。这是底层 SDK,需要更高层抽象请改用 agent-framework 技能。
v1.0.0
通过 ydotool 封装实现本地鼠标控制。
v1.0.3
通过将工作分流到本地 LM Studio 模型来降低付费 API 的 token 消耗。适用于:用本地模型完成摘要、抽取、分类、改写、初步审阅等对质量要求适中的高频重复任务;避免大量或重复任务的付费调用;无需额外模型配置,用现有 LM Studio 的 REST API 即时加载;仅限本地或隐私敏感场景。需 LM Studio 0.4+ 并开启服务端(默认 :1234),无需 CLI。
默认不会。官方实现要求启动时显式传入允许访问的目录列表,AI 只能触达这些路径。这也是它比裸 Shell 更安全的原因。
跨项目目录、批量文件整理、无编辑器的脚本环境(如 CLI Agent 操作仓库外路径)时才需要;单项目内编辑用内置工具更省 token。
用版本控制兜底(删除可回滚)、只挂载必要目录、要求 AI 删除前列出目标清单确认,破坏性批量操作放沙箱先演练。