搜索「Nami AI」的结果

io.github.softspark/ai-toolkit/refactor

为质量与可维护性重构代码。触发词：refactor、clean up、restructure、improve code、modernize。

io.github.SnailSploit/Claude-Red/offensive-sqli

面向渗透评估与漏洞赏金的 SQL 注入测试 skill。涵盖报错注入、UNION 注入、布尔/时间盲注、带外注入、二阶注入、NoSQL、GraphQL、WebSocket 与 JSON 算子 SQLi。包含 WAF 绕过技巧、各数据库的利用方式（MySQL、MSSQL、PostgreSQL、Oracle）、云原生攻击路径、ORM CVE 跟踪与 SQLmap 自动化。在做 Web 应用 SQL 注入测试、数据库枚举、借 SQLi 提权，或评估 API 与新技术栈中的注入点时使用。

io.github.SnailSploit/Claude-Red/offensive-mobile

移动（Android + iOS）应用渗透测试方法论。涵盖静态分析（Android 用 apktool/jadx，iOS 用 class-dump/Hopper/IDA）、Frida 与 Objection 动态插桩、SSL pinning 绕过策略、root/越狱检测绕过、deep-link / URL scheme 滥用、导出组件攻击（Android 的 activity、service、provider、receiver；iOS 的 XPC、URL scheme、universal link）、不安全数据存储（SharedPrefs、KeyStore 误用、NSUserDefaults、Keychain ACL 绕过）、IPC / Intent 重定向、WebView 漏洞（JavaScriptInterface、file:// 访问）、Firebase/AWS/Azure 配置错误泄露、移动端 API 测试、生物识别/Face ID/Touch ID 绕过、应用克隆与运行时打补丁，以及移动恶意软件/RAT 分析基础能力。用于移动端渗透、漏洞赏金移动方向排查或应用商店侦察。

io.github.openai/plugins/frontend-testing-debugging

通过 Build Web Apps 或 web dev 插件测试、调试或对已渲染的前端应用做定向改进时使用：本地开发服务器、UI 回归、交互 bug、控制台错误、响应式布局与视觉 QA。先检查 Browser 插件是否可用，可用则优先使用；否则使用常规 Playwright 并记录所选原因。

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/pythongo

回答关于 pythongo 代码、文档、回调、错误、模块、函数、marketcenter、paramsmap、instrument_id、交易所、K 线数据与策略示例的问题。当用户询问 pythongo 的实现、行为、接口、用法、安装、FAQ，或需要基于内置 codebase、docs_indexed、docs_normalized、examples.md 与 pyi 参考文档的 pythongo 代码示例时使用

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/browserbase-sessions

创建和管理带登录态持久的 Browserbase 云端浏览器会话。适用于需要自动化浏览器、跨交互保持已登录会话、抓取需认证的页面或管理云浏览器实例

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/write-skills-demo

在创建新技能、编辑现有技能，或部署前验证技能是否有效时使用。

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/sql-query-generator

生成带校验、分页辅助、风险分析与审计导向防护机制的安全 SQL 查询

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/frontend-design-skill

构建精致、以转化为导向的前端，兼具出色审美、清晰层次与生产级 HTML/CSS/JS。落地页、仪表盘、组件、邮件、重设计——全部以可运行文件交付。避免千篇一律的 AI 审美，每个设计都有自己的观点

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/design-critique

获得诚实的设计反馈。上传任何视觉作品——UI 设计、logo、照片、图形、PDF——获得按优先级排列的评审：哪里有问题、哪里做得好、哪里需要打磨。基于 11 个理论框架的分析

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/macos-hig-designer

遵循 Apple 人机界面指南（HIG）与 Liquid Glass 设计体系设计原生 macOS 应用。适用于构建 SwiftUI/AppKit macOS 应用、验证设计或实现 macOS 特有模式

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/security-sentinel-skill

检测提示词注入、越狱、角色劫持与系统提示词提取尝试。通过语义分析与惩罚评分实施多层防御

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/security-scanner-plus

扫描 AI Agent 技能中的安全漏洞、危险代码模式与未声明权限。三层分析：依赖 CVE 扫描、静态代码分析与权限审计。返回结构化 JSON 风险报告。适用于用户要求扫描技能安全问题、检查漏洞、审计权限或评估技能安全性

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/agent-security-hardening

面向生产环境 AI Agent 的安全加固模式。涵盖提示词注入防御（7 条规则）、数据边界强制、外部集成默认只读、保障数据完整性的 WAL 协议、健康检查脚本、完整性关卡、规则升级阶梯与会话记忆安全。适用于加固 Agent 部署以对抗恶意输入、数据泄露或运行故障。不用于网络安全、基础设施加固或渗透测试

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/typescript-coder

资深 10x 工程师，深谙 TypeScript 基础、迁移策略与最佳实践。适用于被要求“添加 TypeScript”“迁移到 TypeScript”、添加类型检查、创建 TypeScript 配置、修复 TypeScript 错误或处理 .ts/.tsx 文件时。支持 JavaScript 到 TypeScript 的迁移、JSDoc 类型注解、tsconfig.json 配置与类型安全代码模式

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/typescript-skills

提供最佳实践编码约定，生成符合规范的 TypeScript 代码

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/pdf-convert-compdf

PDF 转换工具包，具备 AI 版面分析与 OCR 能力。将 PDF 转换为 Word、Markdown、JSON、PPT、CSV、HTML 与 XML，便于 LLM 无缝处理数据

io.github.mkurman/zorai/database-lookup

通过 REST API 搜索 78 个公开的科研、生物医学、材料科学与经济数据库并返回结构化 JSON 结果。涵盖物理/天文（NASA、NIST、SDSS、SIMBAD、Exoplanet Archive）、地球/环境（USGS、NOAA、EPA、OpenWeatherMap）、化学/药物（PubChem、ChEMBL、DrugBank、FDA、KEGG、DailyMed、ZINC、BindingDB）、材料科学（Materials Project、COD）、生物/基因组（Reactome、BRENDA、UniProt、STRING、Ensembl、NCBI Gene、GEO、GTEx、PDB、AlphaFold 等）、疾病/临床（COSMIC、Open Targets、ClinVar、ClinicalTrials.gov 等）、监管（FDA、USPTO、SEC EDGAR）与经济/金融（FRED、BEA、BLS、World Bank、ECB 等）。

io.github.julianromli/ai-skills/refactor-clean

安全地识别并移除死代码，每一步都用测试验证。当需要清理未使用的导出、文件、依赖、辅助函数、包装器、再导出或重复代码且不想引发回归时使用。触发场景：死代码清理、无用依赖审计、过期工具函数移除、清理型重构，或在维护工作前后安全精简代码。

io.github.ForceInjection/AI-fundamentals/pdf_translator

从 PDF 文件提取文本、翻译成目标语言，并将结果保存为 Markdown 文件。当用户想翻译 PDF 文档或要求“把 PDF 转成中文”时使用本技能

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/datadog-monitor-designer

设计能捕获真实生产问题、又不会被噪声触发呼叫的 Datadog 监控。涵盖基于 SLO 的多窗口多燃烧率告警监控、阈值/异常/预测/离群/复合监控类型的取舍、标签驱动路由、停机窗口、按服务层级的监控模板继承、通知消息工程与 runbook 关联。如同一位管理过 4000+ 个 Datadog 监控并精简到 600 个仍能捕获所有真实事故的资深 SRE。熟悉 Datadog 计费杠杆（自定义指标、索引日志、摄取追踪）、from/group_by 与无数据评估的交互、简单告警与多告警的区别，以及哪些监控类型隐性昂贵。适用于监控因表面波动误报、某服务层级需要成体系的监控集、SLO 需转化为燃烧率告警或监控泛滥难以管理时。触发词：“datadog”“datadog monitor”“monitor design”“slo”“burn rate”“anomaly mo

io.github.LeoYeAI/openclaw-master-skills/fly-io-deployer

在 Fly.io 上部署和运维 Node、Python、Go、Rust、Elixir 与 Docker 应用：生产级 fly.toml 编写、Machines API 编排、区域选择（延迟/数据主权/出口流量）、Fly Postgres 集群、用 LiteFS 做 SQLite 复制、Upstash Redis 绑定、Tigris 对象存储、持久卷、WireGuard 私网（6PN）、通过 flyctl 管理密钥、借助自动停机机器实现蓝绿部署、缩零策略、定时扩缩、每个 PR 的预览部署、多区域副本、热配置重载、机器 SSH、日志投递到 Better Stack/Axiom/Datadog/Logtail，以及激进的 cost 调优。触发词：“fly.io”“flyctl”“fly machines”“fly.toml”“fly postgres”“litefs”“tigris”“upstash on fly”“fly deploy”“migrate from heroku”“migrate from render”“migrate from railway”“scale to zero”“fly regions”“fly volumes”“fly wireguard”“6pn”“fly secrets”

io.github.taracodlabs/aiden/docker-management

通过 Docker CLI 与 Dockerode API 管理 Docker 容器、镜像、数据卷与网络

io.github.garrytan/gbrain/testing

技能校验框架，加上日常的测试套件健康维护与回归洞察。校验技能合规性（frontmatter、manifest 覆盖、resolver 覆盖），按阶段运行项目测试套件（单元、评测、集成、系统健康），对失败进行分类，并产出一份可识别回归的报告。