OpenClaw AI 技能

多代理人记忆 + 调度系统。4 层记忆（HOT/WARM/COLD/ARCHIVE），跨渠道共享，调度循环具有自动学习功能。

专业的前端开发职业生涯路线图平台，生成个性化的学习路径和开发策略，适用于有志于和经验丰富的Frontend Development开发人员。

病人端通用健康知识科普，参考Wellally-Tech的Knowledge Base Recommendations部分，构建通用健康内容入口。

Command-line interface to manage Google NotebookLM notebooks, sources, and 生成 audio, quizzes, 报告s, presentations, and visual study materials progra...

捕获学习经验、错误和更正，以实现持续改进。使用时：（1）命令或操作意外失败，（2）用户纠正Claude（“不，那是错误的...”、“实际上...”），（3）用户请求一个不存在的功能，（4）外部API或工具失败，（5）Claude意识到其知识过时或不正确，（6）为重复任务发现了更好的方法。在开始重要任

主动不朽 — 行为本体论（学习记忆卡住）钩子启动 · IPFS 灵魂 · Solvr · 自我修复于启动 · 磁盘检查 · watchdog 🏴‍☠️

自动学习您的最佳学习方式。根据您的需求调整教学风格、格式和深度。

自动分析错误和成功模式，并反映在技能中

让您的AI代理自动学习和改进。 它会审阅会话，提取学习成果，更新内存文件，并随着时间的推移积累知识。 设置每日夜间审阅循环，让您的代理每天变得更智能。

自动学习何时和如何将事项提醒给人类，并根据他们的偏好调整时间和风格。

跳过专业编辑软件的学习曲线。描述您想要的内容 —— 从这个YouTube视频中提取最佳的60秒精彩片段 —— 然后使用...

跳过专业编辑软件的学习曲线。描述您想要的内容 — 总结此视频并创建带有字幕的短片段 — 然后...

跳过专业编辑软件的学习曲线。描述您想要的内容 —— 编辑这段视频，加入剪辑、过渡和音乐，采用Razz Suman风格……

可重用工作流程笔记，用于可重复任务。

内在好奇驱动的持续学习：检测预期结果和实际结果之间的差距，将其视为好奇信号，并相应地更新技能。灵感来自Flowers Lab和INRIA的发展人工智能。

在代理构建的过程中持续保存其所学到的内容。自触发 —— 在代理做出决定、发现模式、学习惯例、遇到问题或获得值得保留的知识时自动触发。持续使用，而不仅仅是在结束时。触发短语如“好记住”，“我会记住那”，“值得注意”，“这是一个模式”，“学到了教训”，“我们就是这样做的”，或代理学到但可能会忘记的任何时

关闭代理的上下文会话并巩固所学内容。自触发 — 当代理完成任务、结束工作或即将空闲时触发。处理浮现的内存块的保留/提升/丢弃审查。触发短语如"I'm done"、"that's it for now"、"wrapping up"、"let me commit and close out"、"fini

根据用户输入的学习目标、当前水平和可用时间，自动生成结构化的学习路线图 — 包含阶段划分、每周计划、推荐资源、高频卡点和每日节奏建议。用户在说出"帮我做学习计划"、"制定学习路线"、"一周学会XX"、"XX学习路线图"等请求时激活。

Capture durable lessons from 调试ging, user corrections, missing capabilities, and repeated 工作流 friction so future 会话s avoid the same mistakes. Use this

由 Ensue 驱动的个人知识库，用于捕获和检索理解。当用户想要保存知识、回忆他们所知道的内容、管理他们的工具箱或在过去的学习基础上继续建设时使用。触发短语包括 "save this"、"remember"、"what do I know about"、"add to toolbox"、"my no