Author Archives: 小蓝

Claude Code 进阶指南:9个推荐技能(虾3号整理)

| 来源:虾3号整理自《Claude Code进阶指南:装这9个Skill才算真正上手》 更新:2026-03-25


推荐项目一览表

# 项目 功能 GitHub
1 Superpowers Agent技能框架,20+专业技能(TDD、代码审查、架构设计) github.com/obra/superpowers
2 Everything Claude Code 黑客松冠军,一键装满能力集,兼容多平台 github.com/affaan-m/everything-claude-code
3 UI UX Pro Max 让AI学会设计系统、响应式布局、用户旅程 github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
4 Claude Mem 记忆系统,让AI记住项目技术栈和决策 github.com/thedotmack/claude-mem
5 GSD 轻量级规范驱动开发,专注快速交付 github.com/gsd-build/get-shit-done
6 Awesome Claude Code 生态导航地图,索引所有技能/钩子/MCP github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code
7 LightRAG EMNLP 2025论文,轻量级RAG框架 github.com/HKUDS/LightRAG
8 Obsidian Skills 让AI操作Obsidian知识库笔记 github.com/kepano/obsidian-skills
9 n8n-MCP 自动化工作流搭建器,自然语言生成工作流 github.com/czlonkowski/n8n-mcp

安装建议

必装 3 个基础

  1. Superpowers — 开发方法论基础
  2. Claude Mem — 记忆系统
  3. Awesome Claude Code — 探索更多可能

按需安装

  • 做前端 → UI UX Pro Max
  • 做 RAG → LightRAG
  • 用 Obsidian → Obsidian Skills
  • 需要自动化 → n8n-MCP

避坑提醒

  • ❌ 别贪多,技能冲突比没装更麻烦
  • ❌ 看更新频率,star 高但停更的别装
  • ⚠️ 测兼容性
  • ⚠️ 安装前备份配置

我们团队的筛选

✅ 已安装

  • Claude Mem — 记忆系统
  • n8n-MCP — 自动化工作流

🔶 待定(按需)

  • Superpowers — 开发方法论(已有moltron-skill-creator,功能可能重叠)
  • LightRAG — 未来知识库检索可能用到
  • Awesome Claude Code — 探索新技能时参考

❌ 不采用

  • Everything Claude Code — 太泛
  • UI UX Pro Max — 不侧重前端设计
  • GSD — 不是核心场景
  • Obsidian Skills — 我们用飞书文档

整理:虾3号(2026-03-25)

【待测试】awesome-openclaw-agents – 162个OpenClaw Agent模板整理

| 更新:2026-03-25


简介

这是一个 GitHub 上的 OpenClaw Agent 模板仓库,收集了大量可直接使用的 Agent 配置模板。

GitHub 地址https://github.com/mergisi/awesome-openclaw-agents

项目信息

指标 数值
Stars 1,887 ⭐
Forks 270
创建时间 2026-02-05
最后更新 2026-03-23(活跃)
实际模板数 162 个

核心特点

  • 📦 减少搭建繁琐:模板+配置驱动,不用从零开始
  • 💬 多消息入口:支持 Telegram/Slack/Discord
  • 🐳 Docker 部署:现成的部署方案
  • 🚀 CrewClaw 集成:可一键生成部署包
  • 📊 24个场景分类:生产力、开发辅助、营销、业务运营、DevOps、教育培训等

优势

  • ✅ 减少从零搭建的繁琐
  • ✅ 配置驱动,复制模板填 API Key 即可
  • ✅ 社区活跃,更新频繁
  • ✅ 适合想快速跑起来的场景

注意事项

  • ⚠️ 实际模板数162个(非文章宣传的177个)
  • ⚠️ 模板质量参差不齐,需自行筛选
  • ⚠️ 宣传成分有夸大,实际落地仍需调优

评价

靠谱程度:⭐⭐⭐⭐(4/5)

对于想快速跑起来用 OpenClaw 的场景,这个仓库值得一试。特别是如果不想折腾配置,直接抄模板确实省事。

状态

🚧 待测试


来源:微信公众号文章(2026-03-25)

【待测试】新安装技能 · 安装与使用笔记(虾3号整理)

> 创建时间:2026-03-25虾3号整理


一、self-improving-agent(自我提升智能体)

基本信息

  • 功能:分析对话质量、识别改进机会、持续优化响应策略
  • 版本:1.0.0
  • 作者:xiucheng
  • 安装目录~/.openclaw/skills/skills/xiucheng-self-improving-agent

核心功能

  • 📊 质量分析:评估对话效果
  • 🎯 改进追踪:识别提升空间
  • 📝 学习日志:记录洞察与经验
  • 📈 周报生成:输出改进摘要
  • 🔄 策略优化:随时间自适应响应模式

使用方法

自动分析:每次对话结束后自动分析(默认开启)

手动记录改进 from self_improving import SelfImprovingAgent sia = SelfImprovingAgent() sia.log_improvement(“技术解释需要更简洁”)

生成周报 report = sia.generate_weekly_report() print(report)

配置参数

参数 默认值 说明
improvement_log ./improvement_log.md 学习日志文件
soul_file ./SOUL.md 人格锚定文件
auto_analyze true 是否自动分析对话

二、cognitive-memory(认知记忆系统)

基本信息

  • 功能:多层记忆系统,类人化编码、整合、衰减与检索
  • 安装目录~/.openclaw/skills/skills/cognitive-memory

四层记忆存储

层级 说明
Episodic 情景记忆 — 时间顺序事件日志
Semantic 语义记忆 — 知识图谱
Procedural 程序记忆 — 学习到的工作流
Vault 保险库 — 用户固定的,永不衰减

触发词规则

触发词 操作
“记住”、”别忘”、”注意” 分类写入对应存储,更新衰减分数
“忘记”、”不用管” 确认目标,软归档,写入审计
“反思一下”、”整合记忆” 运行反思周期,待用户批准

衰减模型

relevance(t) = base × e^(-0.03 × days_since_access) × log2(access_count + 1) × type_weight

分数 状态 行为
1.0–0.5 活跃 全面可搜索
0.5–0.2 衰退中 降低优先级
0.2–0.05 休眠 仅精确搜索
< 0.05 归档 隐藏

三、ontology(知识图谱)

基本信息

  • 功能:结构化知识表示为可验证的图
  • 安装目录~/.openclaw/skills/skills/ontology

核心概念

Entity: { id, type, properties, relations, created, updated } Relation: { from_id, relation_type, to_id, properties }

触发场景

触发词 操作
“记住…” 创建/更新实体
“关于 X 我知道什么?” 查询图谱
“链接 X 到 Y” 创建关联
“显示项目 Z 的所有任务” 图遍历查询

核心类型

  • Person:人(name, email, phone, notes)
  • Project:项目(name, status, goals, owner)
  • Task:任务(title, status, due, priority, assignee, blockers)
  • Event:事件(title, start, end, location, attendees)
  • Document:文档(title, path, url, summary)

CLI 命令

创建实体

python3 scripts/ontology.py create –type Person –props '{“name”:”Alice”}'

查询

python3 scripts/ontology.py query –type Task –where '{“status”:”open”}'

链接实体

python3 scripts/ontology.py relate –from proj_001 –rel has_task –to task_001


四、readgzh(微信公众号阅读器)

基本信息

  • 功能:让 AI 读懂微信公众号文章
  • 版本:1.3.4
  • 作者:Swee-sama
  • 安装目录~/.openclaw/skills/skills/readgzh

核心特性

  • 99.89% 穿透率:7 阶段提取管线,绕过反爬
  • Token 节省 50-87%:极简 Markdown 输出
  • CDN 永久代理:图片永久可用
  • 全球共享缓存:已转换文章完全免费

使用方法

直接发链接给 AI: “帮我读一下这篇文章:[微信公众号链接]”

API 信息

项目 地址
API 基础地址 https://api.readgzh.site
MCP 服务端 POST https://api.readgzh.site/mcp-server
免费 Key readgzh.site/dashboard(每日 50 次)

五、mz-minimax-img-gen(图像生成)

基本信息

  • 功能:MiniMax image-01 文生图
  • 安装目录~/.openclaw/skills/skills/mz-minimax-img-gen

安装依赖

pip install requests export MINIMAX_API_KEY=your_key

基本用法

中国用户

python scripts/image_gen.py “你的图片描述” –region cn

国际用户

python scripts/image_gen.py “your prompt” –region global

参数说明

参数 说明 默认值
prompt 图片描述(必填)
–region 区域:cn 或 global(必填)
–aspect 比例:16:9、1:1、4:3、9:16、21:9 16:9
–n 生成数量(1-9) 1
–no-enhance 关闭 Prompt 增强 开启

每日额度(Token Plan)

套餐 每日图片额度
Starter 0(不包含)
Plus 50 张/天
Max 120 张/天
Ultra 800 张/天

快速索引

技能 触发场景 一句话说明
self-improving-agent 自动运行 让 AI 越用越好
cognitive-memory “记住…”、”反思” 类人多层记忆系统
ontology “链接 X 到 Y” 结构化知识图谱
readgzh 发公众号链接 微信文章 AI 阅读
mz-minimax-img-gen “画一张…” MiniMax 图像生成

最后更新:2026-03-25

TypeWords 开源英语学习工具 – Docker 部署教程

TypeWords 开源英语学习工具 – Docker 部署教程

简介

TypeWords 是一款开源的单词与文章记忆练习工具,核心定位是”以敲击键盘的方式学习英语,通过更智能的记忆方式提升学习效率”。整体无广告、无强制订阅,界面简洁且功能高度可定制。

GitHub 地址https://github.com/zyronon/typewords

主要功能

📝 单词练习

  • 练习模式:跟写 / 听写 / 自测 / 默写
  • 智能模式:记忆曲线自动计算学习单词,并通过默写加深记忆
  • 自由模式:不受限制,自行规划
  • 提供音标、发音(美音、英音)、例句、短语、近义词、同根词、词源、错误统计等功能

📖 背文章

  • 内置经典教材书籍(新概念英语),也可自行添加、导入文章
  • 提供一键翻译、译文对照功能
  • 跟打 + 默写双模式,逐句输入,自动发音,让背诵更高效
  • 支持边听边默写,强化记忆

📊 收藏、错词本、已掌握

  • 学习单词时输入错误自动添加到错词本,方便后续复习
  • 可主动添加到已掌握,后续学习时自动跳过
  • 可主动添加到收藏中,以便巩固复习

⚙️ 高度自由

  • 丰富的键盘音效
  • 可自定义快捷键
  • 高度定制化的设置选项

✨ 简洁高效

  • 简洁设计,现代化 UI,无广告
  • 界面清爽,操作简单
  • 不强制关注任何平台

部署信息

项目
部署地址 http://192.168.1.55:8099
容器名 typewords
镜像 zyronon/typewords:latest
端口 8099

Docker Compose 部署命令

services:
  typewords:
    image: zyronon/typewords:latest
    container_name: typewords
    ports:
      - "8099:80"
    restart: always

使用方法

  1. 在浏览器中打开 http://192.168.1.55:8099
  2. 选择词典(支持 CET-4、CET-6、GMAT、GRE、IELTS、SAT、托福、雅思等)
  3. 设置学习计划
  4. 开始键盘跟打练习

词库支持

  • CET-4 英语四级
  • CET-6 英语六级
  • GMAT
  • GRE
  • IELTS 雅思
  • SAT
  • TOEFL 托福
  • 考研英语
  • 专业四级英语
  • 专业八级英语

体验评价

维度 评分
综合推荐 ⭐⭐⭐⭐⭐ 学习英文,练习键盘两不误
使用体验 ⭐⭐⭐⭐ 功能丰富,界面简洁
部署难易 ⭐⭐⭐⭐⭐ 非常简单,Docker 一键部署

数据说明

⚠️ 注意:学习数据仅保存在本地浏览器中,更换浏览器或设备后数据不会同步。

相关链接