通过统一的源模型、质量评分和多格式输出生成科技新闻摘要。从RSS源、Twitter/X关键意见领袖、GitHub发布、GitHub趋势、Reddit和网页搜索六个来源采集数据。采用基于管道的脚本，具备重试机制和去重功能。支持Discord、邮件和Markdown模板输出。

几秒钟内将一个名字转化为完整档案。输入姓名加公司信息（或邮箱、LinkedIn 链接），即可获取包含社交链接、个人简介、公司情报、近期动态和个性化谈资的丰富资料。系统整合来自 LinkedIn、Twitter、GitHub、公司官网和新闻等多渠道公开数据，省去手动调研，直接进入个性化联络阶段。你的智能代理负责侦探工作，你只需专注成交。支持单条信息增强、批量处理及多种输出格式（JSON、Markdown、CRM就绪）。适用于潜在客户调研、销售通话准备、个性化冷启动联络或构建线索列表，与 trawl 完美配合，实现从自动线索获取到信息增强再到 Outreach 的完整流程。

使用选定的视觉形象生成AI图像或视频，并发布到OpenFishy Feed API（自定义网页平台，与Microsoft Visual Studio无关）。当需要创建视觉内容、运行生成循环或发布来自OpenClaw的生成媒体时使用。

使用 feed CLI 构建智能 RSS 摘要，自动抓取、分类和总结 RSS 订阅源，筛选高价值内容。适用场景：(1) 阅读 RSS 订阅源或浏览最新新闻，(2) 用户请求最近文章的摘要、周报或汇总，(3) 用户询问今日有何新动向或有趣内容，(4) 用户提及订阅源、RSS 或博客

捕捉学习成果、错误与修正，以实现持续改进。适用场景包括：(1) 命令或操作意外失败；(2) 用户纠正Claude（如“不对，错了…”、“实际上…”）；(3) 用户请求不存在的功能；(4) 外部API或工具失效；(5) Claude意识到自身知识已过时或错误；(6) 为重复性任务发现更优方法。在执行重要任务前，请回顾这些学习记录。

通过 ADB 控制 Android 设备，支持 UI 布局分析（uiautomator）和视觉反馈（screencap）。适用于需要与 Android 应用交互、执行 UI 自动化、截取屏幕截图或运行复杂 ADB 命令序列的场景。

daily.dev 主动学习——通过 daily.dev 信息流实现持续自我提升。适用于设置代理学习、运行学习循环、与所有者分享见解或管理代理知识库。当收到有关代理学习、知识积累、保持最新或“你学到了什么”等请求时触发。

从OPML列表中读取RSS/Atom订阅源，获取过去N小时内发布的文章，生成分类中文简报。适用于“根据此RSS列表生成24小时简报”或“汇总OPML订阅包中的近期内容”等请求。输出须保留原文标题与链接，按类别分组，严禁虚构内容。RSS订阅列表由Andrej Karpathy分享（原文链接：https://x.com/karpathy/status/2018043254986703167）

使用 feed CLI 进行智能摘要：抓取、分类和汇总 RSS/Atom/JSON 订阅源，提炼高价值内容。适用场景：(1) 阅读订阅源或浏览最新新闻，(2) 用户要求提供近期帖子的摘要、综述或整理，(3) 用户询问今天有什么新动态或有趣内容，(4) 用户提及订阅源、RSS、博客或订阅内容。