搜索「Self Improving」的结果

io.clawhub.yewubin-jpg/productivity-skill

Ye Wubin 认证的 AI 教练，基于精力的时间管理，含日历、情境清单与自我进化。

io.clawhub.araa47/ez-unifi

需要管理 UniFi 网络时使用——列出/重启/升级设备、封禁/放行客户端、管理 WiFi 网络、控制 PoE 端口、管理流量规则、生成访客上网券，或任何 UniFi 控制器任务。兼容 UDM Pro/SE、Dream Machine、Cloud Key Gen2+ 或自托管控制器。

io.clawhub.aaron-he-zhu/content-refresher

用于更新过时内容、修复流量/排名下滑、刷新数据、新增章节或提升新鲜度信号。内容更新/排名恢复。

io.clawhub.zskyx/detect-injection

面向智能体输入与输出的双层内容安全。适用场景：(1) 用户消息试图覆盖、忽略或绕过先前指令（提示注入）；(2) 用户消息引用系统提示词、隐藏指令或内部配置；(3) 在群聊或公共频道接收不可信用户的消息；(4) 生成涉及暴力、自残、色情等敏感话题的回复；(5) 在面向公众或多用户、预期存在对抗性输入的环境中部署智能体。

io.clawhub.gitgoodordietrying/skill-reviewer

审阅并审计智能体技能（SKILL.md 文件）的质量、正确性与有效性。当你想在发布前评估某个技能、评审他人技能、给技能质量打分、找出技能内容中的缺陷，或改进已有技能时使用。

io.github.docling-project/docling/docling

用 Docling 理解任意受支持格式文档的内容——PDF（原生数字或扫描件）、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、Markdown、AsciiDoc、CSV、图片、音频与 XML——把它们统一转换为 DoclingDocument（Markdown 或结构化 JSON）。当你需要读取、解析、转换、提取或切分无法直接阅读的文档时使用，例如“这份 PDF 里有什么”“转成 markdown”“提取表格”“为 RAG 切块”“读这份扫描文档”“解析这个 DOCX/PPTX”。涵盖 docling CLI、Python SDK（DocumentConverter 与 PipelineOptions）、远程 Service Client（自托管或托管的 docling-serve），以及用于最小依赖体积的 docling-slim install extras。

io.github.Stirling-Tools/Stirling-PDF/feature-walkthrough

端到端讲解当前分支的完整逻辑与流程，让毫无前置知识的人也能理解、审查并复现。从分支 diff 界定变更范围，追踪其触达的每一层流程（前端工具/hook/组件、Java controller/service/endpoint、Python 引擎、配置、i18n、测试），产出带 Mermaid 图（时序/流程/架构）、可点击引用的带注释文件地图、前后行为对比、涉及 UI 时的截图、「本地试跑」章节与边界情况/风险的自包含走查文档。当被要求做功能或分支走查、「解释这个分支做了什么」、设计/逻辑说明、PR 审查者上手或交接文档时使用。加 --html 可同时输出渲染的 HTML 版；--no-screens 跳过截图。

io.github.alirezarezvani/claude-skills/app-store-optimization

面向 App Store Optimization（ASO）的工具包，用于研究关键词、分析竞争对手排名、生成元数据建议、提升应用在 Apple App Store 与 Google Play Store 的可见度。当用户询问 iOS 或 Android 上的 ASO、应用商店排名、应用元数据、应用标题与描述、应用商店列表、应用可见度或移动应用营销时使用。支持关键词研究与评分、竞争对手关键词分析、元数据优化、A/B 测试规划、上线清单与排名变化跟踪。

io.github.openai/codex/openai-docs

用于 Codex 模型/定价、定时任务、skills、设置、安装、排障、定制、自动化与自我知识——包括指代 Codex 的“you”“your”“this app”“this coding agent”——以及 OpenAI API/产品与 ChatGPT Work 的问题。也用于模型选型/迁移、prompt 撰写、SDK、Responses、Realtime、agents、evals 以及 Chat/Work/Codex 的对比。仅提到 Codex 的普通应用/软件任务不适用。

io.github.labring/FastGPT/deploy

FastGPT 的 Docker Compose 自托管部署流程。当用户要求 AI 智能体参照 /deploy/SKILL.md 用 Docker 部署 FastGPT 时使用，包括创建空的 fastgpt 目录、以非交互模式运行安装脚本、启动 Docker Compose、监控服务健康、排查 compose 问题，并返回访问地址、root 账号凭据与后续步骤。

io.github.coreyhaines31/marketingskills/marketing-loops

当用户想设置周期性、自动运行的营销工作流——由 AI 代理按固定节奏（每周、每天或按触发器）重复执行的循环，而不是一次性任务——时使用。用户提到 marketing loop、recurring marketing workflow、automate my marketing、marketing on autopilot、weekly marketing review、ad fatigue check、content refresh loop、churn watch、ranking drop alert、always-on marketing、marketing automation workflow 或“每周都跑一次这个”等场景时也适用。用于选择、适配并排期一个持续运行的营销循环，由它编排其他营销技能。一次性营销点子见 marketing-ideas，实验循环见 ab-testing。

io.github.langbot-app/LangBot/langbot-deploy

部署并配置 LangBot 实例——Docker / Docker Compose、Kubernetes、config.yaml 模型、Box 沙箱运行时、插件运行时，以及全局 API key。在生产或自托管环境中安装、部署、升级或配置 LangBot 时使用。触发语包括 deploy langbot、langbot docker、langbot compose、langbot kubernetes、langbot config.yaml、langbot box runtime、langbot global api key。

io.github.mem0ai/mem0/mem0-integrate

以目标驱动、TDD 的流程将 Mem0 集成到现有仓库。自动检测仓库语言,并让用户在 Mem0 Platform(托管)与 Mem0 开源(自托管)之间选择。先写失败测试再做实现。产出本地功能分支和供配套验证技能使用的 .mem0-integration/ 产物。触发条件:用户说 "integrate mem0"、"add mem0 to this repo"、"wire mem0 into <repo>",或询问如何在现有项目中加入记忆。不触发:一般 SDK 使用(用 skill:mem0)、CLI 使用(用 mem0-cli)、Vercel AI SDK(用 skill:mem0-vercel-ai-sdk)。成功后调用 skill:mem0-test-integration 在同一工作区验证(松耦合)。

io.github.mem0ai/mem0/mem0

Mem0 Platform SDK,为 AI 应用添加持久记忆。触发条件:用户提到 "mem0"、"MemoryClient"、"记忆层"、"记住用户偏好"、"持久上下文"、"个性化",或需要为聊天机器人、agent 或 AI 应用添加长期记忆。涵盖 Python SDK(mem0ai)、TypeScript SDK(mem0ai)及框架集成(LangChain、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Pipecat、LlamaIndex、AutoGen、LangGraph),也涵盖开源自托管的 Memory 类。模糊查询时这是默认的 mem0 技能。不触发:CLI 命令、终端使用或 shell 脚本(用 mem0-cli),或 Vercel AI SDK/@mem0/vercel-ai-provider/createMem0(用 mem0-vercel-ai-sdk)。

io.github.mem0ai/mem0/mem0-oss-to-platform

制定并执行将项目从 mem0 开源/自托管 SDK(本地 Memory 类)迁移到 mem0 Platform 托管 SDK(MemoryClient 类)的方案。当开发者想把 mem0 从 OSS/自托管迁移到托管 API 时使用,例如"把 mem0 设置迁移到平台""从自托管 mem0 切换到 MemoryClient""改用 mem0 API key 而非本地 Qdrant""把 mem0 迁到云端/托管服务""用平台配置替换本地向量库+嵌入器配置"。适用于 Python(from mem0 import Memory → from mem0 import MemoryClient)和 TypeScript/JavaScript(import { Memory } from "mem0ai/oss" → import MemoryClient from "mem0ai")。即使用户没说"迁移"二字,但明显希望现有 mem0 集成改为访问托管平台时也应触发。先产出可审阅的迁移计划,经开发者确认后执行。

io.github.thedaviddias/Front-End-Checklist/frontend-checklist-global

Use when auditing or improving any frontend codebase against the full Front-End Checklist rule corpus through one entry point.

io.github.affaan-m/ECC/frontend-design-direction

为生产级 UI 工作确定一套 ECC 专属的前端设计方向。当构建或改进网站、仪表盘、应用、组件、落地页、可视化工具，或任何需要更强产品化设计判断的 Web UI 时使用。

io.github.affaan-m/ECC/blueprint

Turn a one-line objective into a step-by-step construction plan for multi-session, multi-agent engineering projects: one-PR-sized steps with self-contained context briefs, dependency graph with parallel-step detection, adversarial review gate, and plan mutation protocol. Use when planning a large feature, refactor, or roadmap that spans multiple PRs or sessions; not for single-PR tasks or when the user says "just do it".

io.github.affaan-m/ECC/agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

io.github.affaan-m/ECC/make-interfaces-feel-better

Apply concrete design-engineering details that make interfaces feel polished. Use when reviewing or improving UI spacing, typography, borders, shadows, motion, hit areas, icons, text wrapping, and interaction states.

io.github.affaan-m/ECC/blueprint

把一行目标转成面向多会话、多代理工程项目的分步构建计划。每一步都带自包含的上下文简报，新代理可以冷启动执行。包含对抗评审门、依赖图、并行步骤检测、反模式目录与计划变更协议。触发时机：用户为复杂的多 PR 任务索要计划、蓝图或路线图，或描述需要多个会话完成的工作。不触发：任务可在单个 PR 或少于 3 次工具调用内完成，或用户说“直接做”时。

io.github.code-yeongyu/oh-my-openagent/codex-qa

对 omo Codex Light 版（lazycodex / packages/omo-codex）本身做 QA，采用严格隔离，只测试我们自己的插件、绝不触及用户真实的 ~/.codex。一方方法用真实的 codex app-server，配合隔离的 CODEX_HOME 与本地 mock model（不调用真实 API），通过断言 hook/started 与 hook/completed 通知来证明插件钩子已触发。此外还提供：隔离的安装验证、逐组件钩子探测、基于 tmux 的 TUI 冒烟测试，以及运行时日志观察（RUST_LOG / logs SQLite / /debug-config）。自带经测试的辅助脚本，每个都有 --self-test。凡改动 packages/omo-codex 下任何内容，或想对 Codex 插件（钩子/组件、installer/config.toml、app-server 流程、Codex TUI）做 QA、冒烟测试、验证或调试时使用。触发词：codex qa、qa codex、codex-qa、test codex plugin、verify codex hook、codex app-server、lazycodex qa、isolated CODEX_HOME、prove codex hook fired、codex tui test。

io.github.affaan-m/ECC/agent-introspection-debugging

针对 AI 代理故障的结构化自调试流程，涵盖故障捕获、诊断、受控恢复与内省报告。当代理运行失败、需要可复现的诊断而不是盲目重试时使用。

io.github.lobehub/lobehub/write-landing-docs

Use for public LobeHub website documentation under docs/**, including self-hosting, deployment, migration, and configuration guides. Excludes product changelogs and source-code API docs.