Claude

token-budget-advisor 是一个路由型技能，帮助你在回答前选择回复深度。它可用于在工作流自动化和聊天流程中控制长度、细节或 token 消耗。本 token-budget-advisor 指南涵盖触发规则、何时不该使用，以及如何从 skills/token-budget-advisor 中应用它。

strategic-compact 可帮助你判断何时手动执行 /compact，让 Claude 会话在任务边界处保持连贯。它适用于长时间、多阶段的工作，尤其是调研、规划、实现和测试；在你希望压缩发生在逻辑里程碑，而不是任意自动压缩时，它也很适合用于 workflow automation。

skill-comply 是一款合规测试技能，用于在真实运行中检查 agent 是否遵循某个 skill、规则或 agent 定义。它会从 markdown 生成规范，运行三档 prompt 严格度，分类工具调用时间线，并基于证据输出合规率。适合用于 skill-comply 的合规审查。

security-scan 技能会使用 AgentShield 审计你的 Claude Code `.claude/` 配置，检查密钥泄露、风险较高的 MCP 配置、容易被注入的指令、危险的绕过标志，以及薄弱的 agent 或 hook 定义。适合在提交前或接入前进行可重复的安全检查。

prompt-optimizer 是一项 prompt-optimizer 技能，用于分析粗糙的提示词，找出缺失的上下文，并将其改写为更清晰、可直接粘贴的提示词。它最适合 prompt-optimizer 指南类工作、提示词审阅，以及用于 Prompt Writing 的 prompt-optimizer，尤其是在你需要为 Claude Code 或 ECC 工作流整理出更好的结构时。它不会执行底层任务。

opensource-pipeline 通过一个三阶段流程——fork、sanitize 和 package——帮助把私有项目整理成可公开发布的仓库。使用 opensource-pipeline 技能可以清理密钥、验证清理结果，并生成 CLAUDE.md、setup.sh 和 README，从而更安全地发布到 GitHub。

openclaw-persona-forge 是一款以工作流驱动的技能，用于从零开始构建完整的 OpenClaw persona 套件。它会生成身份张力、SOUL.md 风格框架、边界规则、名字备选，以及可选的头像 prompt 指引。适合 OpenClaw 角色设计、roleplay agents 和偏 UI Design 的 persona 工作，不适合对现有 persona 做小幅修改。

nanoclaw-repl 是一个支持会话状态的 REPL 技能，用于操作和扩展 NanoClaw v2。它支持基于 markdown 的持久会话、分支、搜索、压缩、模型切换，以及面向 Workflow Automation 的导出。使用这份 nanoclaw-repl 指南，可以让本地任务保持确定性，并且更容易继续执行。

lead-intelligence 是一套面向 Lead Research 的 AI 潜客情报工作流，可用于评估潜在客户、寻找温暖触达路径，并起草外联内容。使用 lead-intelligence 技能，你可以构建分层优先级的潜客名单，判断匹配度，并将研究结果转化为 email、LinkedIn 或 X 外联文案，减少凭感觉判断。

hookify-rules 可帮助你为 `.claude/hookify.{rule-name}.local.md` 创建带 YAML frontmatter 的 Hookify 规则文件。它适合用来定义正确的 event、pattern 和 action，从而实现 warnings 或 blocks，并把一份粗略的 policy 打磨成适合 Skill Authoring 的可靠 hookify-rules 指南。

fal-ai-media 是一个通过 fal.ai MCP 实现统一媒体生成的 GitHub 技能。它帮助用户安装和使用 fal-ai-media 技能，覆盖图像生成、图像编辑、视频、语音和音频工作流，并提供模型搜索、成本检查和引导式提示。

deep-research 技能可借助 firecrawl 和 exa MCP 工具，把宽泛问题转化为有来源支撑的网络调研结果。适合用来对比信息源、综合结论，并生成带引用的报告，用于竞品分析、技术评估、尽职调查以及其他需要证据支撑的决策。

council 是一款面向决策支持的 skill，适合处理模糊选择、权衡取舍以及 go/no-go 判断。当存在多条都说得通的路径、你需要在拍板前先进行结构化分歧讨论时，就适合使用 council skill。它尤其适用于产品、工程、运营和战略类决策——在这些场景中，可自圆其说、经得起推敲的建议，比泛泛而谈的头脑风暴更重要。

cost-aware-llm-pipeline 可帮助你构建能够控制 API 成本的 LLM 工作流，支持模型路由、不可变成本追踪、重试处理和 prompt 缓存。适合批处理任务、文档流水线和 Workflow Automation 等场景，尤其适用于需要为输出量与质量取舍设定明确规则的场景。

continuous-learning 会自动从 Claude Code 会话中提取可复用模式，并将其保存为已学习技能。它采用 Stop-hook 流程，支持在 config.json 中配置阈值，适合技能作者、仓库维护者和高级用户，作为一份实用的会话结束捕获 continuous-learning 指南。

configure-ecc 技能是 Everything Claude Code（ECC）的交互式安装器。它会引导你选择性安装技能和规则，帮助你决定安装到用户级还是项目级，验证目标路径，并且在设置完成后还能优化已安装文件。非常适合作为一份可靠的 configure-ecc 指南来使用。

codebase-onboarding 会分析一个陌生的 repo，并生成一份结构化上手指南，包含架构图、关键入口、约定规范以及一个起始版 CLAUDE.md。适合在加入新项目，或首次在某个 repository 中为 Claude Code 做配置时使用。

claude-devfleet 是面向 Claude DevFleet 的多 agent 编排技能，可帮助你规划项目、在隔离的 worktree 中分派并行 agent、监控进度并读取结构化报告。它更适合需要考虑依赖关系的大型编码任务，不适合快速的单文件修改。

claude-api 聚焦 Anthropic Claude API 在 Python 与 TypeScript 中的常见用法，涵盖安装、messages、streaming、tool use、vision、batches、prompt caching、模型选择，以及 Claude Agent SDK 工作流。

ck 是一个用于 Claude Code 的项目记忆 skill，可在不同会话之间保留上下文。它会注册项目，在启动时自动加载简报数据，并通过确定性的 Node.js 脚本支持 save、resume、info、list、forget 和 migrate 工作流。对于 Context Engineering 来说，ck 是一个很合适的选择。

autonomous-loops 是一项用于设计自主 Claude Code 工作流的技能，涵盖从简单的顺序流水线到带质量门禁和交接的多智能体 DAG 编排。

autonomous-agent-harness 将 Claude Code 变成一个具备记忆、定时运行、任务分发和电脑操作能力的持续自驱代理系统。它适用于代理编排、周期性检查以及长生命周期工作流，尤其是在你需要的不只是一次性提示词时。

article-writing 技能可帮助起草长篇内容，兼顾清晰结构、稳定文风与事实依据。适用于文章、指南、教程、新闻简报，以及 Copywriting 工作流中的 article-writing 场景，尤其适合需要精修、可直接发布文稿的任务。

ai-first-engineering 是一种简洁的运营模型，适用于大量实现工作由 AI agent 生成的团队。它帮助团队为规划、架构、评审和测试建立 Agent Standards，并提供安装、使用以及适用场景的指引。