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io.clawhub.tobisamaa/self-evolution

生产级自主自我改进系统：有研究支撑的元学习、安全的自我修改与持续优化。

io.clawhub.cellcog/tutoring-education-cellcog

由 CellCog 驱动的 AI 辅导与教育。学习指南、备考、编程教程、语言学习、数学辅导、科学讲解、练习题——涵盖所有学科、所有层级。用图示、类比、例题讲解和互动课程把概念讲清楚。

io.clawhub.impkind/basal-ganglia-memory

面向 AI Agent 的习惯形成与程序性学习，通过重复逐步形成偏好与快捷方式，属于 AI Brain 系列的一部分。

io.clawhub.clawcolab/clawbrain

Claw Brain——面向 OpenClaw/ClawDBot 的个人 AI 记忆系统，提供记忆、人格、联结与学习能力。

io.clawhub.nitishgargiitd/learn-cog

由 CellCog 驱动的 AI 辅导与教育。

io.clawhub.abhayjb/mem0

基于 Mem0 为 Clawdbot 打造的智能记忆层。提供语义搜索并自动存储用户偏好、模式与跨对话上下文。

io.clawhub.chndranndr/japanese-tutor

互动式日语学习助手。支持词汇、语法、测验、角色扮演，可解析 PDF/DOCX 材料辅助学习/作业，并提供 OCR 翻译。

io.clawhub.theo-jobs/hamster-self-improving

自我反思 + 自我批评 + 自我学习 + 自组织记忆。Agent 评估自己的工作、发现错误并实现永久改进。

io.clawhub.psychotechv4/jarvis-memory-architecture

面向 AI Agent 的通用记忆架构。提供长期记忆、每日日志、日记、cron 收件箱、心跳状态跟踪、社交平台发帖记录、子 Agent 上下文模式与自适应学习——覆盖 Agent 跨会话保持身份连续性所需的一切。

io.clawhub.agisearch/game

面向 AI 智能体的即时游戏设计引擎。一句话描述任意游戏概念，即可得到完整可玩的设计。棋盘游戏、卡牌游戏、休闲游戏等类型皆可。

io.clawhub.ivangdavila/learn

把自主学习当作一套系统来运行：有教学大纲与结业测试、刻意练习、间隔复习，并验证所学确实迁移。适用于：无人授课、无考试，自己学一项技能或学科（语言、乐器、编程语言、工作中的新领域）时；当用户问该怎么学 X、先学什么、老实说要花多久时；当看了几个月教程却什么都没做出来时；当先前学的东西已遗忘、复习不断积压、或排队复习连续几周被跳过时；当进度卡在平台期、动力崩塌、或技能因中断而荒废时；当练习看似有效却迁移不到实际工作中时；当 AI 回答太快导致什么都没学到时；以及当学习计划、复习排期、错题记录或掌握度档案必须跨会话存续时。不适用于：即时讲解某个概念（learning）、考试与课业规划（studying）、制作演示文稿（anki、flashcards）。

io.clawhub.amangarg1999/ai-compound-1-0-1

让你的 AI Agent 自动学习和改进。复盘会话、提炼经验、更新记忆文件，让知识随时间复利积累。可搭建每晚复盘循环，让 Agent 每天更聪明一点。

io.clawhub.taron-ai/self-improving-1-2-16

自我反思+自我批评+自我学习+自组织记忆。Agent 评估自己的工作、发现错误并永久改进。适用于需要持续自我提升的场景。

io.clawhub.yiyi-9/self-improving-1-2-10

自我反思+自我批评+自我学习+自组织记忆。Agent 评估自身工作、发现错误并永久改进。在任务开始前使用。

io.clawhub.udiedrichsen/streaming-buddy

私人流媒体助手，可学习你的观影偏好。追踪你在看的内容、了解你的口味，并基于你的订阅服务、心情与偏好推荐接下来看什么。当被问及电影、电视剧、流媒体服务、看什么或追踪观看进度时使用。触发语：/stream、“看点什么”、“推荐一下”、提到 Netflix/Prime/Disney+/Apple TV+、询问剧集/季度/集数、按心情点播如“来点刺激的”。

io.clawhub.tomstools11/transcript-to-content

该技能把培训与入职会议的转录文本转换为结构化学习材料、文档和可用于复盘的内容。在处理入职培训、培训会或知识传递类会议的转录时使用，从中提取关键信息并生成学习指南、速查表、清单、FAQ 文档、行动项列表和培训效果评估。

skillsmp.stas00-ml-engineering-skill-md

端到端训练与运维大规模 LLM/VLM/多模态模型的实战方法论与具体配方——选择并基准测试加速器、存储与网络；SLURM/Kubernetes 编排；最大化训练吞吐并在显存内装下模型；诊断并撑过训练不稳定、NaN/Inf 与硬件/作业故障；检查点与容错；推理性能与显存；调试多节点/多卡挂起；以及编写/运行测试。当用户在训练或微调大模型、遭遇低 TFLOPS/MFU、OOM、数据加载缓慢、损失尖峰/发散、NCCL/InfiniBand 或多节点挂起、节点/GPU 故障、检查点或抢占问题、存储/网络瓶颈，或需要挑选 GPU/云/文件系统，或估算推理延迟/吞吐时使用。提炼自《Machine Learning Engineering》，最新版本见 https://github.com/stas00/ml-engineering。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/hugging-face-model-trainer

使用 TRL（Transformer Reinforcement Learning）或 Unsloth，配合 Hugging Face Jobs 基础设施训练或微调语言模型与视觉模型。涵盖 SFT、DPO、GRPO 与奖励建模训练方法，以及用于本地部署的 GGUF 转换。

io.clawhub.whtoo/self-evolving-skill

元认知自学系统——基于预测编码与价值驱动机制的技能自动进化。

io.clawhub.therohitdas/transcript

当需要 YouTube 视频的语音内容时使用（即使未被明确要求）：粘贴的视频链接或 ID、要求摘要、引用。

io.clawhub.ivangdavila/hermes-agent

把 OpenClaw 变成学习闭环型智能体：内置工作区规则、技能晋升、反思式记忆与主动维护。

io.clawhub.atlaspa/openclaw-memory

为智能体提供持久化、本地存储的语义记忆：自动学习、事实可检索，跨所有会话可选付费无限保留。

io.clawhub.therohitdas/captions

当需要 YouTube 视频的字幕、隐藏字幕或口播文稿时使用——即使没有明确说：粘贴的视频链接或视频 ID、要求读取……文稿时。

io.clawhub.therohitdas/subtitles

当需要字幕或 YouTube 视频的语音文本时使用：粘贴视频链接或 ID、请求翻译视频、跟读。