OpenClaw AI 技能

与大卫·休谟（1711–1776）对话，苏格兰经验主义哲学家。对因果关系、归纳和个人身份的怀疑主义。自然主义和习惯。使用 /hume 命令以他的声音进行对话。

自1928年起的经典Hershey焦糖巧克力球，在美国电影院中具有标志性，并以其不规则的形状以及近一个世纪的品牌忠诚度而闻名。

建立一个注重隐私的托儿所等待名单状态板，包括提供者联系方式、许可检查、政策问题、可用性信号、跟进日期和决定备注。当用户比较儿童保育等待名单选项时使用，不会泄露私人儿童细节。

利用AI，将一篇内容转化为30天的社交媒体帖子，跨越7+个平台。包括模板、时间表和20个ChatGPT提示。

使用AI提示生成LinkedIn、Twitter/X、Instagram和TikTok的病毒式社交媒体内容。包含100+提示和钩子。

为非平凡的仓库提供代码库感知的搜索和索引，实现符号位置、调用跟踪、依赖检查和持久会话上下文。

在 [Gumtree UK](https://www.gumtree.com/) 中搜索工作和兼职列表，使用 bb-browser 从用户的角色、位置和小时数中获取结构化的 JSON 数据和用于扫描职位空缺的 Markdown 格式的第一张图片。使用 gumtree/search 和 gumtree

DashClaw 管理的 AI 代理的治理行为。教授治理协议：何时调用守护（风险阈值），如何解释决策（允许/警告/阻止/需要审批），何时记录操作，如何等待审批，以及会话生命周期管理。在会话开始时从 MCP 资源加载特定于组织的策略和能力。与 @dashclaw/mcp-server 配对使用。触发器

撰写符合国家标准 GB/T 9704-2012 和《党政机关公文处理工作条例》(2012) 的中文公文。覆盖党政机关 15 种法定文种、企业/事业单位常用公文，以及通用职场公文（述职报告、工作总结、会议纪要等）。 **适用场景:** - 公务员、事业单位、国企、央企、民企管理岗起草正式公文 - 申

为代理商、顾问、自由职业者、SaaS 创始人和服务业务建立合格的B2B潜在客户短列表和实用的冷信序列。当用户想要找到潜在客户、资格潜在客户、优先考虑外联目标、撰写冷邮件、创建后续序列、准备发送批次或将粗略报价转化为针对潜在客户的外联时使用。

通过价值投资护城河的视角分析任何业务、股票、初创公司、收购目标、网站、产品或商业理念。适用于用户想要评估竞争优势、持久性、定价权、现金流质量、管理质量、简单性、红旗、下行风险或长期复合潜力时。该技能具有教育意义，且不得提供金融建议、价格目标或买卖推荐。

搜索电影、电视节目或其他内容，并找到磁力/种子下载链接。每当用户请求电影下载、种子链接、磁力链接、BT下载或想要找到特定内容的下载来源时，使用此技能。该技能使用agent-browser导航磁力搜索网站并提取可用的磁力URL。当用户说类似“找到X的磁力链接”、“搜索电影X的种子”、“找到X的下载链接

通过逆向思考来压力测试想法、商业、投资、初创公司、产品、策略、计划、职业、提议和决定。当用户想要在投入时间、金钱、声誉或努力之前找出失败模式、隐藏风险、不良激励、第二顺序效应、盲点、愚蠢过滤器、事前验尸、杀死标准或进行无情的诚实的负面分析时使用。

针对加密货币交易者的结构化决策系统——仓位规模、入市检查清单、出市框架和停止决策树。消除了临时决策，并在每笔交易中强制执行纪律化的风险管理。在调整新仓位规模、评估入市机会、管理实时交易或决定何时停止策略时使用。防止了交易者最常见的失败模式：仓位过大、移动止损位和持有亏损头寸。

结构化的GO/NO-GO框架，用于在编写脚本或录制内容之前验证内容主题。运行受众分段、采用研究、饱和度检查和竞争差异分析，以确定一个主题是否值得制作以及应该采取什么角度。使用时询问“应该制作关于X的视频吗？”，“这个主题是否已经饱和？”，“应该采取什么角度？”，或者任何时候内容创作者正在验证一个想法

用于端到端视频本地化流程的薄型编排器。路由到四个专注的子技能 — /wjs-transcribing-audio、/wjs-translating-subtitles、/wjs-dubbing-video、/wjs-burning-subtitles。当用户要求一次性完成全部本地化（"帮我把这个西班

当用户拥有同一事件的2+个录制（每个都来自wjs-syncing-multicam的`.sync.json`副文件），并希望将它们合并为单个MP4文件 —— 根据音频能量每秒自动在摄像头之间切换，具有可选的画中画插入。触发器 —— "auto-edit multicam"、"做个剪辑"、"切几个机位

当用户拥有一个视频和一个SRT文件，并希望字幕被烧录到像素中（libass，始终可见）或作为可切换的轨道进行软混流时使用。同时，也处理本地化流水线的最终合成步骤——烧录字幕，混合配音轨，并将原始音频作为低音量的底层音频，都在一个ffmpeg编码中完成（无级联）。验证libass的可用性，并在Home

分析 OpenClaw 技能生态系统 —— 依赖关系、孤儿检测、生态系统健康评分、影响分析和技能关系。当用户询问技能关系、"什么依赖于 X"、"如果我删除 Y 会有什么影响"、生态系统健康或者想要找到没有触发条件的技能（孤儿）时使用。

当用户拥有2+个相同事件的视频/音频录制，且这些录制由不同设备（相机、手机、独立音频录制器）捕获，并希望将它们对齐到单一的共同时间轴时使用。仅输出每个输入的轻量级`.sync.json`副文件 —— 原始文件永远不会被重新编码。触发器 —— “多机位同步”，“对齐这几个机位”，“match came