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Free tool · Local-first

SkillRouter

A local skills manager for Claude Code, Codex, OpenEva, and other Agents. Discover skills online, install them into a local center, and expose them through MCP.

Free

The current release is free to download and use. SkillRouter focuses on a lightweight skills center, usage-guide index, and local MCP bridge.

Skills Center

Browse skills from the central library, filter by category, and read usage guides.

One-click Install

Install skills into the SkillRouter local center without per-Agent symlink setup.

MCP Bridge

Expose search and install actions as local MCP tools your Agent can call directly.

Browse Skills Online

This page shows public skills from the SkillRouter center. The web version is for discovery, filtering, and usage guides; installation, sync, and MCP publishing happen in the local desktop client.

Install with desktop client

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Radix 生态一站式数据查询终端

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Web3 区块链

自主尽职调查与智能交易执行

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自主尽职调查与智能交易执行

使用说明

research-and-trade 是一个自主化的"研究-执行"管道Skill,旨在将传统需要手动协调四类专业Agent(代币分析师、池子研究员、风险评估师、交易执行者)的复杂DeFi操作流程,压缩为单一自然语言命令。其工作流程严格遵循五阶段递进:首先由token-analyst进行代币尽职调查,输出流动性、交易量及风险因素报告;随后pool-researcher基于前述结果分析最佳交易池,评估深度与滑点;关键的风险评估阶段通过risk-assessor整合前两步的复合上下文,进行多维风险研判,输出APPROVE(通过)、CONDITIONAL_APPROVE(条件通过)、VETO(否决)或HARD_VETO(硬否决)四级决策;仅在获得明确授权后,才进入用户确认与trade-executor执行阶段。这种设计确保每笔交易都经过专业级风控,同时通过渐进式披露让用户实时掌握各阶段进展。 该Skill的核心价值在于"复合上下文"机制——每个后续Agent都能接收并理解先前所有Agent的累积发现,使得风险评估不再基于孤立参数,而是结合代币基本面、池子深度、交易规模的全局视角,显著降低信息孤岛导致的风险误判。自动风险门禁系统可在任意阶段触发短路,避免浪费Gas费用和时间。相比手动调用四个独立Agent并人工拼接输出,该管道提供10倍效率提升,且通过标准化流程消除人为操作失误。对于希望执行"研究后交易"策略的用户,它提供了机构级的尽职调查自动化方案。 潜在缺点与局限性方面,首先该Skill来源为T3级个人开发者(GitHub: wpank),虽经A级安全认证,但依赖的四个子Agent具体实现逻辑不透明,存在黑盒风险。其次,功能高度耦合Uniswap生态,跨DEX或跨链灵活性受限。工作流程涉及多次Agent调用,研究延迟可能不适合需要即时交易的场景。此外,风险评估基于历史数据与静态规则,无法预测突发市场事件或"黑天鹅"风险。HARD_VETO机制虽保护用户,但也可能过于保守,错失某些高风险高收益机会。 该Skill适合具备基础DeFi知识、注重风险控制的中高级加密货币投资者,特别是那些希望系统化处理"研究-决策-执行"流程的用户。对于需要频繁进行代币筛选和尽职调查的量化交易者、基金研究员,或是希望避免FOMO情绪驱动、建立纪律化交易系统的个人投资者尤为适用。不适合无风险承受能力、追求极速交易或完全不了解滑点、Gas费等概念的初学者。 使用风险方面,除常规的加密货币市场风险(价格波动、无常损失)和智能合约风险(Uniswap池子合约漏洞)外,用户需注意Agent决策风险:自动化评估可能遗漏新兴代币的关键风险信号,或误判市场流动性状况。依赖链上交易意味着Gas费用不可退还,且交易执行具有不可逆性。虽然设有用户确认环节,但在高波动性市场中,从确认到上链的价格变动仍可能导致实际滑点超出预期。建议首次使用小额测试,并仔细审查各Agent输出的研究报告,而非完全依赖自动化判断。

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How Agents Use SkillRouter

  1. 1The user asks an Agent for a capability, for example: find a PPT skill.
  2. 2The Agent calls search_skills through SkillRouter MCP and searches local and remote skills.
  3. 3After confirmation, the Agent calls install_skill_to_center to install the selected skill.
  4. 4Future tasks can read the installed skill's instructions, scope, and usage workflow.

Install in Agent / OpenEva

Add this config to any HTTP MCP client to let your Agent call SkillRouter.

{
  "mcpServers": {
    "skillrouter": {
      "type": "http",
      "url": "http://127.0.0.1:18650/mcp"
    }
  }
}

Example Prompts

Use skillrouter to search for PPT skills
Find the high-conversion WeChat Moments copy diagnosis skill
Install this skill into the SkillRouter center

Download SkillRouter

Install the local desktop client to expose SkillRouter as an MCP service and let Agents call search and install tools.

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