Agent Skills Hub

Swarm Orchestration

使用 agentic-flow 编排多代理群体，支持并行任务执行、动态拓扑与智能协调。适用于构建分布式 AI 系统与扩展复杂的开发工作流程。

context-cascade

为 Claude Code 设计的嵌套插件架构，通过动态加载 Playbooks、Skills 与 Agents，有效节省超过 90% 的上下文标记空间。

claude-code-guide

Claude Code 高级开发指南，涵盖 REPL 环境、MCP 集成、开发工作流及 AI 辅助编程最佳实践，助力提升开发效率。

mls

基于 Apple Silicon 与 MLX 的本地机器学习推理服务，整合语音识别 (ASR)、语音合成 (TTS)、翻译、图像生成与视觉识别功能。

opper-api

直接访问 Opper REST API，用于 LLM 编排、模型管理、任务执行，以及从 OpenAI、Anthropic 或 OpenRouter 进行无缝迁移。

memcontext-autopilot

为 AI 代理设计的自动化记忆管理中间件，通过“查-回-存”闭环实现跨对话的长期记忆维持与上下文自动管理。

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。

trading-strategist

通过整合币安市场数据、技术分析指标与加密货币市场情绪，为用户提供数据驱动的加密货币交易策略与分析建议。

find-skills-combo

探索并推荐代理技能组合以完成复杂的多面向任务，提供“最大质量”与“最小依赖”两种推荐策略。

context-engineering-collection

一套用于上下文工程、多代理架构及生产级代理系统优化的结构化代理技能集。

customer-research

客户问题与调查研究工具，提供多来源信息整合、事件追踪、账户历史记录查询，并包含来源标注与信赖度评分。

swarm

通过基于协议的行为治理，协调 Claude Code 并行工作集群，以执行复杂功能开发、多步骤重构及长时间运行的自动化编程任务。