Agent Skills Hub

Extract structured data from unstructured files (PDF, PPTX, DOCX...)

使用 LlamaExtract 实现从 PDF、DOCX 和 PPTX 等非结构化文件中提取结构化数据的方案，并通过 Pydantic 定义数据架构。

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。

meteorology-driver-classification

将气象与环境变量分类为驱动因素类别，以进行一致的归因分析与环境建模。

create-evlog-framework-integration

添加 evlog 框架集成：通过标准化中间件、构建配置、测试与文档，实现全栈自动化广域事件日志记录。

context-engineering-expert

先进的上下文工程系统，用于协调 AI 代理、内存管理和 Token 优化，以提升长期持久性和项目智慧。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 集成模式：流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择（Haiku/Sonnet/Opus）、提示词缓存及 AI 工程成本管理。

anthropic-api

为构建 Claude API 生产级应用提供专家指导，涵盖 SDK 使用、提示词缓存、批量处理、流式传输、工具调用及成本优化策略。

scholar-evaluation

使用 ScholarEval 框架系统性地评估学术研究工作，针对研究质量维度提供结构化的定量与定性分析，并提供具备执行力的反馈建议。

skill-architect

设计与构建高质量 AI Agent Skills 的专家顾问。通过发现、架构与制作阶段的结构化引导，确保您建立的技能具备高度一致性、可组合性与执行效能。

task-breakdown

将复杂的开发需求拆解为可执行的任务序列，并针对多代理环境进行委派分析。

wenxian

学术文献自动检索与结构化总结工作流，支持多渠道定时推送，适用于各类研究主题追踪。

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使用 Chrome 无头模式自动为 MicroSim 可视化生成高质量截图。适用于文档制作、社交媒体预览及质量评估。