O que openclaw-skills faz?
Habilidades, hooks e scripts shell OpenClaw personalizados para automação de operações multiagente. Criado por IA com Claude Code.
Habilidades, hooks e scripts shell OpenClaw personalizados para automação de operações multiagente. Criado por IA com Claude Code.
O repositório Supernor/openclaw-skills fornece um conjunto de habilidades, hooks e scripts shell personalizados para o OpenClaw, projetados para automatizar operações multiagente de forma eficiente. Ele permite que agentes de IA, como o Claude Code, executem tarefas complexas de automação de infraestrutura e DevOps, como coleta de logs, monitoramento de serviços e execução de comandos em lote. Suporta plataformas Unix-like e integra-se diretamente com o ambiente de linha de comando do OpenClaw. A estrutura modular facilita a extensão e reutilização de habilidades, promovendo uma automação consistente e colaborativa entre múltiplos agentes.
npx skills add Supernor/openclaw-skillsInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Habilidades, hooks e scripts shell OpenClaw personalizados para automação de operações multiagente. Criado por IA com Claude Code.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.