Agent Skills Hub

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。

context-bar

为 Claude Code 状态列提供实时彩色上下文使用进度条，并支持手动即时检查功能。

skill-engineer

为 OpenClaw 技能开发提供多代理迭代优化与品质把关，通过标准化测试与生命周期管理提升技能效能。

polars

高性能 Python 与 Rust 内存内 DataFrame 库。支持延迟计算、并行处理，并使用 Apache Arrow 引擎，适用于高效 ETL、数据处理及加速 pandas 工作流。

ReasoningBank with AgentDB

使用 AgentDB 的超快速向量后端实现 ReasoningBank 自适应学习。具备轨迹追踪、判定评估、记忆蒸馏与模式识别功能，适用于构建自我学习的自主智能体。

context-management

为 AI 代理提供主动式上下文窗口管理，通过智能令牌监控、快照建立与选择性状态恢复，确保长会话期间的连续性。

cascade-orchestrator

高级 AI 代理工作流编排，支持多模型路由、Codex 沙盒迭代、并行 swarm 执行及复杂管线中的持久化内存功能。

orchestrate

为复杂功能提供的多阶段开发工作流程，包含研究、规划、实现与审查机制。

plugin-development

开发、测试、签署并发布 Memoria 治理插件。支持 Rhai 和 gRPC 运行环境，涵盖插件从初始化到激活的完整生命周期管理。

worker-integration

用于将任务分发给专业后台代理的智能编排系统，具备基于性能的路由与执行追踪功能。

basic-usage

llmemory 文档存储与搜索入门：涵盖安装、pgvector 数据库配置、文档导入、混合/语义检索，以及构建具备多租户支持的 RAG 系统。

crane

专为编写用于 V8 FFI 包装器和原生集成的高质量、现代化且内存安全的 C++ 代码而设计的专家助手。