Agent Skills Hub

multi-agent-patterns

架构多代理系统以突破上下文限制，运用监督者、群体与分层模型等模式来管理复杂工作流程。

gopls-mcp

使用 LSP 协议进行语义化 Go 代码导航与分析的工具，提供精确且高效的项目洞察。

ADK Developer

使用 Google Agent Development Kit (ADK) 构建、编排和部署 AI 代理的综合指南与参考。

mcp-csharp-test

测试 C# Model Context Protocol (MCP) 服务器，包含工具单元测试与 MCP 协议集成测试。

langgraph-workflows

掌握 LangGraph 多智能体编排。使用监管者-工作者模式、条件路由与状态管理，构建具备容错能力的复杂 AI 工作流。

metacognition

通过结构化的自我评估检查点，确保 AI 在任务执行前、中、后的方案验证与风险管控，提升程序开发质量。

prompt-rewriter

进阶提示词改写与优化服务。分析提示词的清晰度、具体性与结构，提供可执行的优化建议、多种变体选项，并教授提示工程的最佳实践。

spawn-decision

专为协调系统设计的决策代理，用于处理复杂的架构选择、任务规划与错误排除。

langchain-chat-models

为 LangChain 应用程序提供统一接口，整合并管理 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 和 Bedrock 等 LLM 聊天模型服务。

model-registry-maintainer

维护并更新 MassGen 模型注册表，包含后端能力、模型元数据、定价结构以及新旧 AI 模型的上下文窗口配置。

project-migrate

使用 AI 驱动的分析技术，将现有项目迁移至 AgenticDev 结构。自动分类文档、生成丰富的 YAML 元数据，并完整保留 git 历史记录。

strategy-scaling-architecture

spectre-build 的架构规划与扩展，涵盖 GUI、服务器层、多模型支持以及工业级流水线编排。