Agent Skills Hub

Hive Agent Architecture

用于在 Hive 原生 Rust 架构中构建、注册和编排模型上下文协议 (MCP) 工具与 AI 代理工作流的开发框架。

text-to-sql

将自然语言查询转换为安全且经过优化的 SQL。通过数据库架构感知与参数化查询生成，实现数据库交互的自动化。

session-memory

为 Claude Code 启用跨会话上下文持久化，管理工作历程、项目决策与工作流模式，确保任务无缝接续。

openai-agent-sdk-skill

使用 TypeScript/JavaScript 的 OpenAI Agents SDK 构建 AI 代理、多代理系统和工作流。支持工具、移交、防护栏、MCP 和实时语音。

implement-feature

使用架构优先设计、TDD、丰富领域模型与 Swift 6.2 模式实现功能的指南，确保领域、基础设施与应用层之间的清晰隔离。

prompt-engineering-patterns

掌握先进的提示工程技术，以最大化生产环境中大型语言模型（LLM）的性能、可靠性和可控性。

google

使用 WebSearch 和 WebFetch 工具搜索互联网，获取实时信息、技术文档或进行主题研究。

mcp-client

通用的 MCP 客户端，支持通过渐进式揭露连接任何 MCP 服务器。将 MCP 服务器封装为技能以避免工具定义占用过多 Context Window。适用于 Zapier、GitHub、sequential thinking 及文件操作。

papi

管理、搜索并从本地论文数据库中提取技术见解。适合开发者实作学术研究、验证代码与数学逻辑，以及为 AI 编程代理提供科学论文背景资料。

MLOps Industrialization

一套将实验性机器学习原型转换为稳健、可发布 Python 软件包的框架，采用 src 布局、混合架构与严谨的配置管理。

speak

使用 Kokoro TTS 进行本地文字转语音。在终端中生成音频、朗读文本并处理多语言语音合成。

stakeholder-map

利用权力/利益矩阵绘制利益相关者地图，定义定制化沟通策略，并为产品计划与团队协调生成完整的沟通参与计划。