Agent Skills Hub

solve-challenge

一个 CTF 解题代理程序，负责对挑战进行初步分类筛选，识别漏洞类别，并将任务分派给专业技能，涵盖 Web、Pwn、加密、取证与逆向工程分析。

agno

用于构建多代理系统、AgentOS 运行时及整合 MCP 服务器的 AI 代理开发框架。

langchain-architecture

使用 LangChain 1.x 与 LangGraph 构建生产级 LLM 应用程序。实现状态化 AI 代理、多步骤工作流程，并为复杂的对话与自动化任务构建自定义记忆系统。

workflow-producer

一套基于阶段驱动的AI写作工作流，专为结构化、可重复、可追溯的深度长文创作而设计，强调人机协作与流程控制。

ragcode-sse

通过 SSE 协议直接连接 RagCode MCP，无需繁琐的配置文件或二进制文件依赖。

openai-agents-sdk

使用 OpenAI Agents SDK (Python) 构建 AI 代理。支持多代理协作、函数工具、状态化会话、流式传输以及通过 LiteLLM 进行 Azure OpenAI 集成。

Writing Hookify Rules

建立并设置 Hookify 规则，以监控文件、Bash 指令或用户提示中的特定模式。

analyzing-research-documents

从研究文档、技术论文和架构设计文件中，系统性地提取关键见解、决策记录与技术限制。

matlab-live-script

生成符合特定格式规范的 MATLAB 纯文本 Live Scripts (.m 文件)，包含丰富的文字说明、数学方程式与可视化代码。

evaluation

为 AI 代理构建系统化的评估框架，利用多维评分标准、LLM-as-a-judge 与回归测试，量测代理效能、质量及上下文工程的有效性。

synapse-a2a

基于 Google A2A 协议的多智能体协作框架。实现了基于 CLI 的 AI 工具间的消息传递、任务委派与自动化协调。

obsidian-bases

创建与编辑 Obsidian Bases (.base 文件)，包含数据库视图、筛选器、自定义公式与数据摘要功能。