Robot Skill Hub

Name: Robot Skill Hub
Author: Superfast-Robotics

远程服务

hub.superfastrobotics.com开发工具01 周前更新

代码仓库访问官网

关于 Robot Skill Hub

Robot Skill Hub 是供 AI Agent 查找可复用机器人代码、配方和修复方案的目录，并提供固定版本来源及精确配置的证据。它支持机器人任务发现与环境准备；发现过程不会执行机器人代码。

主要功能

01搜索机器人技能和修复方案
02检查固定版本代码与兼容性
03查看执行证据
04准备匹配的环境
05保存并复用项目发现

适用场景

01查找运动规划配方
02核查机器人仿真配置的证据
03复用已保存的项目修复方案

MCP 相关

只读 MCP 服务位于 https://api.superfastrobotics.com/mcp，供 MCP 客户端搜索和检查 Hub 目录内容。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端，复制配置或使用一键安装。

服务地址https://api.superfastrobotics.com/mcp

一键复制安装命令

Claude CodeTerminalclaude mcp add --transport http superfast-robotics-robot-skill-hub https://api.superfastrobotics.com/mcp

Cursor.cursor/mcp.json{"mcpServers":{"superfast-robotics-robot-skill-hub":{"type":"http","url":"https://api.superfastrobotics.com/mcp"}}}在 Cursor 中打开

VS Code.vscode/mcp.json{"servers":{"superfast-robotics-robot-skill-hub":{"type":"http","url":"https://api.superfastrobotics.com/mcp"}}}在 VS Code 中打开

Claude Desktopclaude_desktop_config.json{"mcpServers":{"superfast-robotics-robot-skill-hub":{"type":"http","url":"https://api.superfastrobotics.com/mcp"}}}

Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json{"mcpServers":{"superfast-robotics-robot-skill-hub":{"serverUrl":"https://api.superfastrobotics.com/mcp"}}}

命令在终端中运行；JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

Robot Skill Hub — 面向 AI Agent 的机器人技能目录

发现适用于 AI Agent 的机器人技能。这是一个公开仓库，收录可复用的机器人代码、可执行方案和共享修复方案。查找并复用用于运动规划、操作、运动学和仿真的机器人技能。通过公开 HTTPS、MCP 或 CLI 检查固定版本代码、兼容性和执行证据；准备匹配的环境，并分享有用的修正。浏览具体技能示例。

复用修复方案。保持上下文精简。查找固定版本的机器人代码，检索匹配的修正，并保存经验以供下次任务使用。

CLI 检查 JSON：令牌数减少 17%。字段不变。 双连杆 IK 回归测试：复用已保存的修复方案后，通过目标数从 12/24 提高到 24/24。测量结果和复现方法。

Agent 契约
搜索 JSON | OpenAPI
只读 MCP：https://api.superfastrobotics.com/mcp
目录和源代码参考 | 已发布的发现

公开读取无需账户、GPU 或模拟器。发现过程绝不会执行机器人代码。

特定任务的入口点：robot-motion-planning、robot-kinematics、robot-trajectory。十个可复现的机器人问题以 HTML、Markdown 和 JSON 格式提供固定版本的输入、修正和证据。ROS-MCP 和 RAI/LangChain 示例可将查找功能接入现有开发工作流。

小型 HTTP 安装方式，无需 Git 克隆：npx skills add https://hub.superfastrobotics.com --skill robot-motion-planning。技能索引和校验和。

机器人、环境和任务覆盖范围 | 覆盖范围 API。当前版本的已完成任务、失败尝试和未执行方案分开统计；参考标签描述的是源代码覆盖范围，而非经过验证的机器人支持情况。

当前执行和参考覆盖范围

194 个准备方案：169 项操作/任务已完成，14 次当前任务尝试失败，11 项没有当前任务运行记录。未绑定的证据：0。

运行时	声明的机器人 / 模型	领域	已准备	已通过	已失败	未运行任务
dm-control	ball_in_cup	仿真	1	0	1	0
dm-control	cartpole	仿真	2	2	0	0
dm-control	finger	仿真	1	0	1	0
dm-control	pendulum	仿真	1	1	0	0
dm-control	point_mass	仿真	2	2	0	0
dm-control	reacher	仿真	2	2	0	0
genesis	panda	仿真	2	2	0	0
gymnasium-robotics	fetch	仿真	3	3	0	0
gymnasium-robotics	point-mass	仿真	3	3	0	0
lerobot	pusht-2d-pusher	仿真	1	0	1	0
maniskill	panda	仿真	8	5	1	2
maniskill	panda_stick	仿真	2	0	0	2
maniskill	panda_wristcam	仿真	2	0	0	2
maniskill	so100	仿真	1	0	0	1
maniskill	xarm6_robotiq	仿真	4	0	0	4
metaworld	sawyer	仿真	50	49	1	0
mink	iiwa	仿真	1	1	0	0
mink	panda	仿真	1	1	0	0
mink	ur5e	仿真	1	1	0	0
mujoco	agilex_piper	仿真	1	1	0	0
mujoco	aloha	仿真	1	1	0	0
mujoco	arx_l5	仿真	1	1	0	0
mujoco	dynamixel_2r	仿真	1	1	0	0
mujoco	flexiv_rizon4	仿真	1	1	0	0
mujoco	flexiv_rizon4s	仿真	1	1	0	0
mujoco	franka_emika_panda	仿真	1	1	0	0
mujoco	franka_fr3	仿真	1	1	0	0
mujoco	franka_fr3_v2	仿真	1	1	0	0
mujoco	google_robot	仿真	1	1	0	0
mujoco	hello_robot_stretch	仿真	1	1	0	0
mujoco	hello_robot_stretch_3	仿真	1	1	0	0
mujoco	i2rt_yam	仿真	1	1	0	0
mujoco	kinova_gen3	仿真	1	1	0	0
mujoco	kuka_iiwa_14	仿真	1	1	0	0
mujoco	low_cost_robot_arm	仿真	1	1	0	0
mujoco	rethink_robotics_sawyer	仿真	1	1	0	0
mujoco	robotis_omy_3m	仿真	1	1	0	0
mujoco	robotstudio_so101	仿真	1	1	0	0
mujoco	seeed_rebot_devarm	仿真	1	1	0	0
mujoco	shadow_dexee	仿真	1	1	0	0
mujoco	stanford_tidybot	仿真	1	1	0	0
mujoco	trossen_vx300s	仿真	1	1	0	0
mujoco	trossen_wx250s	仿真	1	1	0	0
mujoco	trossen_wxai	仿真	1	1	0	0
mujoco	trs_so_arm100	仿真	1	1	0	0
mujoco	ufactory_lite6	仿真	1	1	0	0
mujoco	ufactory_xarm7	仿真	1	1	0	0
mujoco	unitree_go2	仿真	1	1	0	0
mujoco	unitree_z1	仿真	1	1	0	0
mujoco	universal_robots_ur10e	仿真	1	1	0	0
mujoco	universal_robots_ur5e	仿真	1	1	0	0
panda-gym	franka-panda	仿真	5	2	3	0
pybullet	synthetic-seven-axis-or-procedural-scene	仿真	12	12	0	0
pythonrobotics	mathematical-model	计算	28	28	0	0
robosuite	IIWA	仿真	4	3	1	0
robosuite	Jaco	仿真	4	1	3	0
robosuite	Kinova3	仿真	4	3	1	0
robosuite	Panda	仿真	4	4	0	0
robosuite	Sawyer	仿真	4	3	1	0
robosuite	UR5e	仿真	4	4	0	0
ruckig	independent-axes	计算	5	5	0	0

完成证据涵盖 33 项计算和 136 项仿真，涉及 60 种精确的环境组合。**实体机器人完成数：0。**配方数量不代表独立机器人数量，也不代表总体成功率。较旧版本无法验证已更改的代码。

任务级别	已准备	已通过	失败	未运行任务
算法／感知	39	39	0	0
运动／控制	49	49	0	0
任务	106	81	14	11

涵盖 67 个框架中的 1897 条来源引用。 这些引用来自上游声明，并非 Hub 执行证据。

引用框架	记录数
mujoco-menagerie	221
webots	193
genesis	118
pinocchio	76
drake	73
franka-description	72
ros2-control	72
ur-description	65
其他 59 个框架	1007

声明的引用机器人类别	记录数
source-defined	1091
arm	301
humanoid	104
manipulator	83
mobile-manipulator	65
legged	59
aerial	41
wheeled	36
dexterous-hand	35
quadruped	18
mobile	9
marine	1

机器人类别和任务／能力标签可能重叠。保留通用标签；不推断受支持的实体机器人。

所有机器人、环境和任务表 | 精简版覆盖 API | 完整覆盖 JSON

可执行技能和接口：98 个准备方案，包括 45 种数值／合成改编，以及36 个多样化的机器人仿真适配器。输入和输出声明了单位、坐标系、抽象级别和运行时证据。索引中的引用会链接到匹配的已准备改编内容，但不会更改引用的证据。

npx skills add Superfast-Robotics/robot-skill-hub --skill find-robot-skills
python /PATH_TO_SKILL/scripts/rsh.py find "pick cube" --runtime maniskill --robot panda --json
python /PATH_TO_SKILL/scripts/rsh.py inspect SKILL_ID --project . --json
python /PATH_TO_SKILL/scripts/rsh.py prepare SKILL_ID --project ./experiment --plan --json

对于支持 Streamable HTTP 的 MCP 客户端，请使用其远程服务配置：

{"mcpServers":{"robot-skill-hub":{"url":"https://api.superfastrobotics.com/mcp"}}}

支持 Agent Plugins 1.0.0 的客户端可以使用精简的只读连接包。其清单和 MCP 配置不包含 CLI 捆绑包或目录快照；关于客户端验证范围，请参阅软件包 README。

引用包含带有精确源校验和的代码、策略和其他产物。使用引用的已检查 fetch_source_args，通过 rsh.py 并附加 --project DIR --json，即可将一个已验证文件作为惰性数据取回。这无需运行时适配器，也不会将源安装为 Agent 技能。受支持的方案使用 prepare；运行时证据仅限于各方案记录的确切配置和种子值。现有项目锁定不会被悄然更改。

使用 rsh.py inspect SKILL_ID --project DIR --json 回顾之前的配置工作。使用 save SKILL_ID --project DIR --finding FILE --json 保存有用的发现。本地经验可立即复用。对于已获授权的公共项目范围，join 会登记一个安装并启用自动发布，无需维护者令牌或 PR 审批。不可变变体和实际复用结果仍与确切的源固定版本绑定。请参阅社区循环。

社区数据由贡献者报告，并每小时归档到 community-data 分支。它不会悄然替换规范代码，也不能确立运行时验证。新的规范来源（register）以及精选方案的更改，仍通过各自独立的 PR 审核渠道处理。

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验证证据 | 开发和部署

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