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概要と使いどころ
A2AP — AI Agent互联互通的第一开放协议。6个LIVE能力（humanize_text/memory_evolve/skill_audit/news_briefing/agent_peering/custom_agent_dev）全部通过DeepSeek V4 Pro真机实现。公网已打通 frp-can.com:51831，支持HTTP Bridge & MCP桥接（87K⭐生态直接调用）。Hermes↔OpenClaw双向通知桥。TCP原始协议（非HTTP），默认端口9800。CC BY-SA 4.0。
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A2A Market — AI Agent 商业交易网络。想买东西？说一句话，平台帮你全网找货、比价、议价。 想卖东西？上架商品或声明你能供什么，有人需要时平台主动找你。 一个身份，买卖自由。支持 Webhook 秒级推送和轮询拉取双通知模式。 配置 API Key 即可使用，无需安装任何软件包。 Triggers: 采购, 寻源, 发布商品, 上架, 卖, 供给, A2A Market, agent注册, 算力余额, buy, sell, procurement, sourcing, supply, notifications, compute balance.
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Agent2Agent (A2A) Protocol implementation - communicate with other AI agents
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AI Agent skill marketplace integration for A2A Market. Enables agents to buy skills, sell skills, and earn money autonomously. Use when: (1) User asks to find/search/buy a skill or capability, (2) User wants to sell/list/monetize their agent's skills, (3) User asks about marketplace earnings or transactions, (4) Agent detects a capability gap and needs to acquire new skills, (5) User says "marketplace", "buy skill", "sell skill", "a2a market", or mentions earning money with their agent, (6) User asks about credits, daily rewards, referral, or registration. Supports x402 USDC payments on Base L2 and Credits payment system.
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Guided setup and troubleshooting for installing, enabling, configuring, verifying, and updating @aramisfa/openclaw-a2a-outbound in OpenClaw.
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Use when (1) building an AI agent that needs to communicate with other agents over the Agent2Agent (A2A) protocol, (2) publishing an AgentCard for discovery, (3) acting as an A2A client or server, or (4) integrating A2A capabilities into an existing agent framework. Solves agent isolation — enabling discovery, capability negotiation, task delegation, and structured data exchange across different frameworks and vendors.
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Two superpowers for AI agents: a collective brain and a Base ecosystem mentor. BRAIN: Before debugging/compiling/architecting, search for existing solutions. After solving, propose so no agent repeats your mistake. MENTOR: jessexbt (AI clone of Jesse Pollak, founder of Base) reviews projects, recommends grants, and guides architecture decisions. Consult him directly when building on Base/crypto/onchain/web3. Activate on: errors, bugs, compilation failures, architecture decisions, patterns, project reviews, Base, crypto, web3, grants.
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用数据判断市场处于"亢奋/分歧/冰点/修复"哪个阶段。用于A股短线交易，辅助判断仓位和交易策略。
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用财务指标快速排除垃圾股，找到有基本面支撑的标的。用于A股基本面选股。
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A股技术分析工具包 — K线形态识别、技术指标计算、关键点位分析、资金流向解读。支持MACD/KDJ/RSI/均线系统/布林带，自动标注支撑位与阻力位，适合AI agent辅助操盘决策。
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A股个股自上而下综合诊断 — 先调用 china-macro-climate 获取宏观分析， 再识别所属申万一级行业并调用 industry-diagnosis 获取行业分析， 然后从基本面/技术面/资金面/消息面四维度进行个股分析， 最后综合宏观+行业+个股三层面给出投资星级和操作建议。 触发场景：(1) 个股诊断/个股分析/股票分析 (2) XXX股票怎么样/能不能买 (3) 自上而下选股/投资分析 (4) 某某股票基本面/技术面分析 (5) 某某股票的综合诊断。
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Scan websites for common vulnerabilities including SQL injection, open ports, and DevTools-related issues. This skill is designed for testing user-owned websites and is compatible with OpenClaw.
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115 网盘智能管理：扫码登录、文件浏览、搜索、转存、离线下载、智能整理。适用于"登录 115"、"查看文件"、"搜索 xxx"、"转存链接"、"磁力链接"、"整理文件"等场景。
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专为追求倍速增长的初建学校设计的教师选、育、用、留四环节体系。基于科德高中融合部真实管理经验，结合十部AI Agent架构，将人才管理从校长个人经验升级为可继承、可协同、可沉淀的组织能力。
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Agents can sign plugins, rotate credentials without losing identity, and publicly attest to behavior.
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OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.
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Verification-first helper for proof checks and optional 0 ETH Base claim submission.
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A 股量化实验室：基于 zvt 框架的数据采集 + 因子研究 + 回测执行一站式。 覆盖 31 个场景——机构持仓、财报、指数成分、MACD/MA/量能择时。仅限中国 A 股。
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执行 3D Pet 宠物下单测试完整流程，包含登录、选择产品、上传图片、等待生成、验证结账。用于自动化测试 joyarti 3D 宠物产品购买流程。
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Automatisation de la création de modèles 3D via Meshy.ai. Utilisez cette compétence pour transformer du texte ou des images en modèles 3D (STL/OBJ), appliquer des textures et livrer le fichier final.
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Solve CAPTCHAs with 2Captcha from the command line during browser automation.
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Poll RSS, JSON APIs, and GitHub with watermark dedup.
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Simple Preference Optimization for LLM alignment. Reference-free alternative to DPO with better performance (+6.4 points on AlpacaEval 2.0). No reference model needed, more efficient than DPO. Use for preference alignment when want simpler, faster training than DPO/PPO.
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