Agent Skills Hub

semantic-compression

积极精简输入内容中的语法结构与冗余文字，在保留核心语义的同时优化 LLM 的 Token 使用效率。

agent-architecture

实现生产级 AI 代理。包含 LangGraph、工具调用护栏、SSE 流式传输、情节记忆与 pgvector。提供反模式分析与修正代码。

karpathy-guidelines

为 LLM 设置的程序开发行为准则，旨在减少错误、落实最佳实践，并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。

scraper

自动化 CLI 工具，可将 Notion、DocSend、PDF 及一般网页文件抓取并转换为本地 PDF，支持会话持久化与后台常驻执行。

claude-rag-skills

一套专业工具集，用于在 Claude Code 环境中审核、评估、切分文档及构建生产级 RAG 管线。

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。

simplemem-skill

为 AI 代理提供持久的语义长期记忆。通过语义压缩，跨对话存储、查询并检索对话记录、决策与多模态上下文。

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。

multi-llm-advisor

通过 OpenAI Codex 和 Google Gemini 获取架构、代码审查与调试的专家观点，并透明化展示所有 AI 推论与建议。

brave-search

通过 Brave Search API 进行无头网页搜索与内容提取。无需浏览器即可执行文档检索、事实查核及网页内容抓取。

trulens-evaluation-workflow

使用 TruLens 对 LLM 应用程序进行检测、评估与监控的系统化工作流程，支持 LangChain、LangGraph 与 LlamaIndex 等框架。

markitdown

将 PDF、Office 文档、图像、音频及网页内容转换为适合 LLM 与 RAG 系统的干净 Markdown 格式，支持 20 多种文件类型与自动化处理。