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io.clawhub.thomas-security/openguardrails

MoltGuard：保护你的 Agent 与用户免受提示注入、数据外泄与恶意命令侵害。源码：https://github.com/openguardrails/openguardrails

io.clawhub.nitishgargiitd/cine-cog

基于 CellCog 的 AI 电影感视频制作。短片、音乐视频、品牌片、宽银幕电影。角色一致性、电影级灯光等。

io.clawhub.thomas-security/antivirus

MoltGuard——防护你与你的主人免受提示注入、数据外泄与恶意命令攻击。

io.clawhub.wykings/xcrawl

将此技能作为直接 XCrawl 请求的默认入口，包括单 URL 抓取、格式选择、同步或异步执行、JSON... 处理。

io.clawhub.kalvinrv/video-inpainting

通过 runcomfy CLI 在 RunComfy 上跨视频帧进行区域编辑——移除在多帧中出现的物体、清理电线或水印、替换... 内容。

io.clawhub.kalvinrv/video-extend

通过 runcomfy CLI 在 RunComfy 上延长或续写现有视频片段。

io.clawhub.kalvinrv/video-outpainting

通过 runcomfy CLI 在 RunComfy 上做视频外扩——扩展视频的空间画布、改变宽高比（9:16 竖屏转 16。

io.clawhub.paulrahul/claude-tmux

管理运行在 tmux 会话中的 Claude Code 实例。用户通常按项目分别创建 tmux 会话。当你需要读取某个 tmux 会话/项目中最新的 Claude Code 回复、向它发送提示并获取回复，或直接通过 tmux 执行 /compact 时使用（无需额外脚本）。

io.clawhub.itsclawdbro/skill-defender

扫描已安装的 OpenClaw 技能中的恶意模式：提示注入、凭据窃取、数据外泄、混淆载荷与后门等。适用于安装新技能后、技能更新后或周期性安全扫描。使用确定性模式匹配——快速、离线、无 API 成本。

io.clawhub.eyeskiller/glitchward-shield

在把提示词发给任何 LLM 之前扫描提示注入攻击。

io.clawhub.honeybee1130/seedance

按照 Seedance 2.0 严格的“主体-动作-运镜-风格-音频-约束”格式，生成可直接投产的电影感视频提示词。

io.clawhub.nitishgargiitd/proto-cog

由 CellCog 驱动的 AI UI 原型工具。

io.clawhub.mallen-lbx/securityclaw

面向 OpenClaw 技能的“安全优先”审计与隔离。当安装新技能、审查来源不明的技能、扫描技能中的提示注入/数据外泄/供应链风险，或机器人怀疑某个技能有害时使用。指导静态检查加可选沙箱检查，隔离可疑技能，并生成需人工处置的清单（删除/举报/放行/全量扫描）。

io.clawhub.thomas-security/flaw0

MoltGuard——保护你和你的人类免遭提示注入、数据外泄与恶意命令。

io.clawhub.jimliu/baoyu-imagine

AI 图像生成，支持 OpenAI GPT Image 2、Azure OpenAI、Google、OpenRouter、DashScope、Z.AI GLM-Image、MiniMax、Jimeng、Seedream 与 Replicate API。

io.clawhub.wpank/react-best-practices

来自 Vercel 工程团队的 React 与 Next.js 性能优化指南。涵盖 8 个类别共 57 条规则，用于编写、审查和重构 React 代码。

io.clawhub.analsharqy/react-best-practices-2

来自 Vercel 工程团队的 React 与 Next.js 性能优化准则。在编写、审查或重构 React/Next.j... 代码时使用。

io.github.mastra-ai/mastra/react-best-practices

来自 Mastra 工程团队的 React 性能优化指南。在编写、审查或重构 React 代码以保证最优性能模式时使用；涉及 React 组件、数据获取、包体积优化或性能改进的任务会触发。

io.github.vudovn/ag-kit/nextjs-react-expert

来自 Vercel 工程团队的 React 与 Next.js 性能优化。在构建 React 组件、优化性能、消除瀑布流、减小包体积、审查性能问题或实现服务端/客户端优化时使用。

io.github.calesthio/OpenMontage/vercel-react-best-practices

来自 Vercel 工程团队的 React 与 Next.js 性能优化指南。在编写、审查或重构 React/Next.js 代码以确保最优性能模式时使用。涉及 React 组件、Next.js 页面、数据获取、包体积优化或性能提升的任务触发。

io.github.QuantumNous/new-api/vercel-react-best-practices

来自 Vercel 工程团队的 React 与 Next.js 性能优化准则。在编写、审查或重构涉及组件、Next.js 页面、Server Components、Server Actions、数据获取、bundle 体积、渲染行为或性能提升的 React/Next.js 代码时使用。

io.github.yikart/AiToEarn/vercel-react-best-practices

来自 Vercel 工程团队的 React 与 Next.js 性能优化指南。在编写、审阅或重构 React/Next.js 代码以确保最优性能模式时使用。涉及 React 组件、Next.js 页面、数据获取、包体积优化或性能改进的任务时触发。

io.github.iamasters-academy/iamasters-os/automation-loop-engine

循环工程（Loop Engineering）引擎。把重复劳动变成系统：一次设计、多次执行，带校验、人工关卡与经验沉淀（REGLAS.md）。三种功能：(1) 安装 —— 首次使用时通过 5 个问题访谈，按各用户的业务、工具与边界定制本技能；(2) 雷达 —— 察觉某项任务正在变成长期循环，并询问「我们是把它设计成系统，还是先直接跑一次？」；(3) 工厂 —— 设计循环（9 格画布）、触发、运行与评估。只要用户说 "loop"、"sistematiza esto"（把这个体系化）、"automatiza este proceso"（自动化这个流程）、"línea de producción"（流水线）、"todas las semanas"（每周都）、"para cada cliente"（每个客户都要）、"hazlo en lote"（批量做）、"diseña el sistema"（设计这个系统）、"diseña el loop"（设计这个循环）、"monta el sistema de"（搭起……的系统）、"deja de hacerlo a mano"（别再手工做）、"loop engineering"、"convierte esto en un sistema"（把这变成系统）、"configura la skill de loops"（配置循环技能），或要求重复本次会话中已做过 2 次以上的任务时，一律使用。第 3 次重复同一任务时主动进入雷达模式（原文截断于 "con estru"）。

io.github.affaan-m/ECC/react-performance

React 与 Next.js 性能优化模式，改编自 Vercel 工程团队的 React Best Practices（https://github.com/vercel-labs/agent-skills）。将 70+ 条规则按 8 个优先级分类组织——瀑布流、包体积、服务端、客户端获取、重渲染、渲染、JS 微性能、进阶技巧。在为性能而编写、审查或重构 React/Next.js 代码时使用。