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最好用的安全与审计技能

面向授权场景的审查型安全技能:审计、依赖检查、合规过一遍。固化的是审查方法而不是攻击手法,适合想把安全评审例行化的团队。全部附完整文档与真实安装量数据,可在 Ottermind 一键安装。

本地 Python 多智能体编排:共享黑板、权限评分、持久化项目上下文,零网络调用、零第三方依赖。

164 次安装6 星标

集成公告源监控、签名校验与风险技能处置的 ClawSec 套装管理入口。

358 次安装8 星标

审计并协调机器侧实体身份,在知识图谱中登记可溯源的识别证据。

87 次安装2 星标

以首席营销官身份制定营销策略、掌管管线数字、分配预算、选择渠道。

132 次安装16 星标

通过 ve 命令行管理火山引擎云资源,内置登录、会话恢复与分级确认流程。

38 次安装2 星标

审查已安装的 agent skill,给出实际使用、重叠与可清理候选,不自动删除。

49 次安装69 星标

通过 21 个 MCP 工具或配套 CLI,管理 NSX-T 分布式防火墙策略、安全组、VM 标签、Traceflow 与 IDPS。

54 次安装

通过 33 个 CLI/MCP 工具管理 NSX-T 网段、Tier-0/Tier-1 网关、NAT、静态路由与 IP 池。

49 次安装

在文本送入大模型前调用一次 HTTPS POST 即可抹除 PII,Solana 按次结算或 50 次免费试用。

29 次安装1 星标

面向华为云资源的只读查询能力,用于资源清点、核对与参数发现。

作者 huaweicloud-skills-team6 次安装

通过 Microsoft Graph API 管理 Intune 与 Entra ID 的设备、策略与应用,所有写入操作按四级确认门控。

38 次安装

在智能体中直接管理 Dex 个人 CRM:搜索与创建联系人,记录笔记与提醒,整理标签、分组、自定义字段、日历与已连接邮箱。

32 次安装

为 VMware MCP 技能家族提供统一的审计日志、策略执行与输入净化能力。

26 次安装

按互动目标(评论、转发、点赞、收藏)从 16 个经实测的钩子公式中挑选,撰写一篇 LinkedIn 长文。

作者 Sergey Bulaev16 次安装1 星标

为 AI 智能体订阅社区维护的安全公告情报源,及时获取威胁与漏洞更新。

作者 davida-ps103 次安装1 星标

审计任意 URL 的 Graceful Boundaries 限速合规等级,并给出可落地的升级方案。

19 次安装

用同一个 CLI 管理 UniFi:集成 API、Session API、Site Manager 云端 API 与 WebSocket 事件流。

19 次安装

让 Agent 只能通过本地 Broker 调用已审批的 API,永不接触密钥或任意 URL。

86 次安装3 星标

把模糊的组织问题拆成结构化诊断报告,附分级建议。

34 次安装1 星标

把 HR 学习、流程问题和功能请求记录到结构化的 markdown 文件中,持续改进人员运营。

18 次安装

针对技术 SEO 缺陷给出打分诊断和优先级修复路线图。

162 次安装6 星标

关于 Ottermind 技能

这是一份精选合集,不是原始列表:这些技能被放在一起,是因为它们解决的是同一类问题且效果不错。如果你刚开始接触这类任务,从这里入手比较稳妥。

技能覆盖 Ottermind 智能体能做的全部工作:生成可编辑的 PowerPoint 演示文稿、产出产品图与品牌视觉、在你接入的机器上写代码并运行、把脚本或静态图变成视频、清洗并分析表格数据。技能的作用,就是把一个通用模型变成能稳定处理「你这一版」具体任务的工具。

技能就是一个带简短 frontmatter 头部的 Markdown 文件,所以你可以在运行前先读清楚它到底会做什么,按自己的规范改写,也可以分享给同事。一旦某个技能跑出了你要的结果,就能把它挂到智能体上或设成定时自动化,同样的活儿下次不用任何人再重写提示词。

Ottermind 技能是什么?
一份用 Markdown 写的可复用指令包。它为某一类任务提供上下文、步骤和约束,让结果保持稳定,而不是取决于你当天提示词写得好不好。
怎么安装和使用技能?
打开任意技能的详情页,读完整份文档,然后安装到你的工作区。之后遇到匹配的任务,智能体可以自动调用它,你也可以直接按名字指定。
我可以自己写技能吗?
可以。技能就是一个 Markdown 文件,frontmatter 里写清楚它叫什么、什么时候该用。如果有个流程你总要反复向智能体解释,把它一次性写成技能,通常是让它变得可复用的最短路径。
技能要额外收费吗?
浏览和安装技能库里的技能本身不收费。运行技能与其他智能体任务一样消耗积分,具体取决于你选择的模型和任务的工作量。