把智能体能力，拼成你的工作流。

LoopCoding 先了解真实代码仓库、可用技能、子智能体、连接器、钩子和测试脚本，再把用户目标整理成可执行的 LOOP.md。文件会写清完成条件、逐轮检查、护栏、停止或升级规则，并可配套 PROGRESS.md 保存进度；之后由 loop 运行器或子智能体持续执行。它依赖环境中已有的验证命令，适合需要多轮修改和自检的任务。

它先从主题、笔记或现有 PPTX 中提炼核心观点和关键画面，再由编码智能体生成固定舞台的 HTML 演示稿，加入定时揭示、动画、可选音效和演讲方法论。成品以 1920×1080 构图整体缩放，可在浏览器中演示和现场改字，并支持部署或导出 PDF；启用音效时可带独立音频资源。

mule-headless-dev 用跨平台脚本在真实的 Mule 4 独立运行时完成构建、部署、热重载和测试，不需要 Anypoint Studio。它提供 Windows、macOS 和 Linux 对应的设置、启动、停止、重启与重新部署脚本，可作为 Claude Code 技能或独立工具使用。使用 Mule 4.9+ 时需要 JDK 17、Maven 3.9+ 及可下载企业运行时和连接器的 MuleSoft 凭据。

paxel-skill 从本地 Claude Code、Codex CLI 日志和当前 Git 仓库提取事件、计划、提交与会话关联，再按 Paxel 的五个维度给出执行杠杆、引导、工程质量、产品思维和规划分数。它用 Claude Haiku 完成本地叙述与评分，不上传数据，也不需要后端；结果包含 WEAK 到 EXEMPLAR 的等级。项目明确说明模型不同会导致分数波动，总分只是近似参考，并默认按项目而非全部历史计算。

Product UI Design 面向仪表盘、SaaS、设置页、表格和表单等功能型产品界面，先观察真实产品，再用语义 token、合适的组件和输出检查减少常见 AI 视觉套路。它强调在功能底线与表达个性之间分层控制，不适合营销落地页；可选脚本扫描可检测样式。

输入一个还没聚焦的研究主题，它会拆成若干彼此不同的研究方向，每个方向继续展开具体子角度、关键词和可直接用于学术数据库的检索式。结果始终锚定用户原始措辞，适合选题初期梳理范围；它不联网、不查找论文，也不会把建议方向写成已经存在的研究结论。

Owl Browser Plugin 为 Claude Code 捆绑浏览器 MCP 与使用 OwlMark 的操作技能，把页面渲染为可按句柄定位的紧凑文本，再通过句柄完成点击、输入和等待。它减少截图带来的坐标猜测和上下文开销，但需要先运行 Owl Browser 实例、配置端点和令牌，并让 npx 可用。

ClickUp Operator 是一个可复用的工作路由技能，用于把 ClickUp 中的想法、待办和项目工作按清晰的操作规则整理起来。共享核心包含路由、设置行为、模板和示例，同时提供 OpenClaw/ClawHub 与 Claude Code 两条安装包装路径。仓库还把维护说明、验证材料和各运行时入口分开，便于在不同智能体环境中复用同一套逻辑。

Product Modelling skill 通过参考视频提取画面、制作角色参考表，再生成保持人物身份一致的静帧、穿戴产品镜头、分镜视频和快剪蒙太奇。它附带本地图片处理与 ffmpeg 工具，负责方法和脚本，不包含真实人物脸部、品牌素材或产品照片。使用者必须自备有授权的源材料并取得本人同意，最终输出还应逐帧检查，不能把它当作无条件的发布工具。

printable-docs 让 Claude Code 或手工模板把报告、报价、合同、会议纪要、表单、简历和学习页制作成可打印的繁体中文 A4 PDF。它提供 39 个模板、样式切换、可叠加的网格、离线 SVG 信息图和多页组装，并用明确可嵌入的中文字形解决 macOS Chrome 打印时缺字问题。交付前应实际打印检查文字、页数和表格分页，而不是只看浏览器预览。

通用提示词框架生成器把提示词拆成稳定骨架和可替换变量，再用七维风格锚点把“日系”或“高级感”等抽象描述改成可执行的画面要求。它按确定骨架、填变量、拆锚点、双语输出和自检五个阶段工作，既可生成图像提示词，也适用于文章与视频脚本。

Burnout Guard 用自我报告与提示频率、深夜工作和连续工作块等行为信号估算注意力负荷，并从轻提醒逐级升级到单任务、冷却期和平台级锁定。它可通过 Claude Code hook 记录心跳，保存本地状态，支持项目、冲刺、睡眠和日历等可选信息；这是自我管理启发式，不是医疗工具，真实危机信号会解除锁定逻辑。

它适合在发布前审阅英文文章、邮件或文档，找出套话、公式化结构、空泛动词和过度压缩等问题，再改成自然、具体、节奏有变化的美式英语。可作为 Claude Code 插件安装，也能手动放入项目或全局技能目录；它关注表达质量，不负责语法校对或事实核验。

它从已连接的健身 MCP 服务读取游泳、骑行、跑步和恢复记录，统一去重后用本地 Python 脚本计算体能、疲劳、状态、负荷比和强度分布，再生成训练分析与下一节课建议。使用前至少要连接一个数据源；结果属于决策支持，若身体感受与数据冲突，应以身体为准，也不会建议带伤或生病训练。

这套跨平台 Python 工具通过多模型组合依次提取伴奏、全人声、和声、主唱和混响，并输出去混响、轻度去齿音的干声文件，也可作为 Agent Skill 调用。运行前需安装 Python、ffmpeg 和 audio-separator，首次会下载约 5–6 GB 模型；CPU 可用但较慢，模型本身的许可需另行核对。

The Programmatic SEO Expert 帮助设计能规模化提供独特价值的 pSEO 页面系统，同时考虑 Google 搜索与 AI 引用。它先判断 pSEO 是否适合，再规划数据层、服务端渲染、答案优先结构、索引管理和双渠道测量，并用分阶段方式从少量页面开始。参考内容还涵盖 GEO、AEO、LLMO、抓取预算和 AI 爬虫检查；搜索规则变化很快，关键机制需按当前官方资料复核。

Tribunal 只审查当前分支相对基线的代码差异，先让逐文件的 hater 寻找弱点，再由 integration 检查跨模块破坏，最后由 judge 逐条判断指控是否成立，只保留无法辩护的问题。它支持任意语言，输出带严重度排序的报告到 docs/reviews/，并附简短聊天摘要。该技能不负责扫描整个旧代码库，也不把风格偏好当作缺陷。

把智能体生成的网页或 Markdown 做成可直接审阅的副本后，你可以选中具体文字或元素写下意见，再将全部批注编译成带定位信息的 Markdown 交回修改。它纯前端运行，不需要后端或构建步骤，也不会改动原文；默认不处理只有客户端壳层的 SPA 页面。