核心能力 指令设计检查 — 识别复合指令、模糊变量、隐式依赖等常见问题,提供拆解方法 执行链路追踪 — 沿 QClaw 执行链路定位故障环节,提供分段排查步骤 权限边界诊断 — 用最小粒度测试法逐层确认权限边界,给出修复方案 上下文连贯性维护 — 基于 LCM 机制分析上下文丢失原因,提供语义锚点等保持策略 使用场景 "QClaw 指令没反应" "执行结果不是我想要的" "报了权限错误" "AI 忘记了之前说的" "多轮任务中途断了" "跨会话信息丢失
捕获经验教训、错误及修正内容,以实现持续改进。适用于以下场景:(1)命令或操作意外失败;(2)用户纠正Claude(如“不,那不对……”“实际上……”);(3)用户请求的功能不存在;(4)外部API或工具出现故障;(5)Claude发现自身知识已过时或不正确;(6)针对重复性任务发现了更优方法。同时,在执行重大任务前应回顾已积累的经验教训。
场景驱动+关键词双模式技能发现工具。当用户用自然语言描述场景/需求(如"我想做一个海报""帮我分析股票"),或明确说"安装技能/find skills/找个skill"时,自动从官方内置、本地已安装、SkillHub、虾评、GitHub、ClawHub 六层联合搜索并推荐最合适的技能,支持一键安装。已完全替代官方...
自我反思+自我批评+自我学习+自组织记忆。智能体评估自身工作、发现错误并持续改进。
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互(包括浏览页面、填写表单、点击按钮、截图等)时使用。
AI智能体技能安全预审工具。安装ClawdHub、GitHub等来源技能前,检查风险信号、权限范围及可疑模式。
类型化知识图谱,用于结构化智能体记忆与可组合技能。适用于以下场景:创建/查询实体(人物、项目、任务、事件、文档)、关联相关对象、强制执行约束、将多步操作规划为图谱变换,或当技能需要共享状态时。触发关键词包括"记住""我知道关于什么""将X链接到Y""显示依赖关系"、实体增删改查操作,以及跨技能数据访问。