找到真正适合你的开源方案。

Ontocraft 用连续的设计、规划和实现阶段，把领域说明与能力问题转成 Turtle 本体及审查记录。实现阶段会检查语法、OWL-RL、SHACL 和基础 lint，再交给独立代理按多套本体质量准则复核；还可把结果生成无需联网的单文件 HTML 浏览器。

Active Listening 会从对话中识别“不要未经同意推送”之类的偏好，并根据表达是否明确决定直接保存或先确认。偏好写入可阅读、可版本控制的分类 Markdown，用户可随时查看、删除或清空，也能控制是否同步到 CLAUDE.local.md，无需数据库或 MCP 服务。

给出一本书后，Book Companion 会在不剧透的前提下说明篇幅结构、阅读难度和节奏，并分析它为何值得读或可能不适合你。还可补充首发时代与现代读者的认知差异、作者创作时期、人生与世界事件年表，以及译本和插图选择建议。

这个技能让 claude.ai 在修改代码时输出可直接粘贴到终端的 Python heredoc，只包含要替换的旧片段和新片段，而不是重新打印整个文件。命令带有找不到原文时的提示，可减少长文件修改的输出消耗；它需要本地 Python 3，且不适用于已有原生文件工具的 Claude Code。

Sessionclips 会扫描当前会话中的经验、发布成果、观点、过程或趣味片段，生成 3 至 5 条带字数统计、可直接复制的社交帖子。草稿遵循可编辑的 voice.md 语气规则；如果会话包含密钥、未修复漏洞、客户工作或其他敏感内容，它会拒绝生成。

这些技能教 AI 代理通过 Chia Health MCP 浏览 GLP-1、肽类等治疗项目，并引导用户完成资格检查、身份验证、病史问卷、知情同意、下单付款和后续照护。服务面向美国远程医疗流程；技能与 MCP 只处理患者操作，处方决定仍由持证医疗人员作出。

把诉状、合同或论证交给 Claude 后，它会以对方律师般的立场指出关键漏洞、未回答的问题和最坏情形，并给出结构化改进方向。内容主要面向俄语法律场景，也可用于商业想法和一般论证；结果仅供准备，不能替代执业律师判断。

启用后，Claude 会先给出最小答案，再按一个概念或一步操作逐段展开，每段之间让你确认、追问或改变方向。它适合长解释、规划、调试和大型改动；简单问题仍会直接回答，也可随时要求一次性给出全部内容。

它会读取项目代码，生成模块清单和工时估算，再在指定 Jira Epic 下建立 Module 与 Subtask，并依据实际测试推进状态。工具会动态查询项目中的类型与流转 ID，批量操作前验证 Epic 归属，删除默认只做演练；使用者需有 Jira Cloud 账号、API token 和自己可管理的 Epic。

它会根据请求自动选择增强、从零构建或审计模式，并用 Anthropic 的提示工程方法检查角色、示例、结构、思考步骤和幻觉防护。增强与构建会产出可复制的提示词和修改理由；审计则给出十项评分与分级修复建议，除非明确要求，否则不会直接重写。

该技能让代理调用 bd CLI 美化现有图表、渲染新生成的图源，并可返回分享链接或适合 README、Notion 和博客的嵌入地址。基础使用需要 Node.js；匿名模式每天仅一次且带水印，去水印、较高额度和文本生成图表需要相应 API key，其中 AI 生成功能限 Pro 或 Premium。

它会为任意代码仓库建立中文知识库，包括供代理理解项目的 AGENTS.md、架构总览、设计文档、产品规格、执行计划和文档覆盖评分。后续运行以维护和补充现有资料为主，不会为了重建结构而删除原有内容，适合希望让人和 AI 都更快接手项目的团队。

上传完成的 DOCX 与参考文献导出并选择目标期刊后，它会调整页面、标题结构、引文样式和篇幅检查，输出格式化论文、审计报告及可选投稿信，支持 11 种牙科期刊。它不改写正文，也不代投；当前版本不会把新渲染的参考文献表写回 DOCX，且无法保留修订痕迹和批注。

运行后，它会查找指定或最近的会议笔记，区分你的任务、他人的任务和仍待决定的问题，先展示预览，再按现有格式追加到待办文件，同时避免重复或重排内容。它需要 Claude Code、Markdown 会议记录和一个待办文件；插件首次加载还会发送一次可关闭的匿名安装信号。

它可读取 NotebookLM 中的书籍或直接上传的 PDF、EPUB、DOCX 与文本，并按核心论点、章节提炼、30 天行动计划、永久笔记、盲点、辩论、回忆测试等十二种视角处理。所有结果以泰语输出并保留来源标记；使用 NotebookLM 路径时需另行配置对应 MCP 服务。

这份技能和文档为需要状态、记忆、子代理、主动行为或人格的产品提供架构参考，包括文件系统保存状态、记忆中的控制开关、独立子会话、工作项与运行目录关联、主动触发三道门、显式失败原因和本地 sidecar 分层。它适合设计或评审代理系统，不适用于一次性提示词或普通库调试。

这份模型无关的技能教代理按主体、动作、场景、构图、光线和风格组织图像提示词，并针对照片、插画、Logo、产品图、信息图、界面等场景选择合适表达。它还涵盖编辑时的保留清单、失败排查和宽高比、分辨率、参考图一致性等关键参数；本身不提供图像生成服务。

把系统提示词交给它后，会得到按严重度排列的漏洞报告、可复现的攻击示例和可直接采用的加固重写，覆盖直接与间接注入、角色劫持、指令泄漏、记忆污染及工具调用风险。它无需外部工具，但只审计提示词层面，不能发现应用代码漏洞、模型特有绕过、隐写攻击或未知零日手法。