Agent Skills Hub

mcp-builder

用于构建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务器的指南，支持使用 Python 或 TypeScript 将外部 API 和服务集成到 LLM 工作流程中。

prompt-estruturado

一个结构化的提示工程框架，能将随意输入转换为包含角色、背景、任务、格式及防护机制的专业模块化提示词。

eval

通过自动化测试执行器、人工 LLM 判断与结构化报告，评估 Deca 代理提示词与行为一致性。

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。

session-memory

为 Claude Code 启用跨会话上下文持久化，管理工作历程、项目决策与工作流模式，确保任务无缝接续。

skr

用于管理、构建及部署 Agent Skills 的命令行工具，支持将技能打包为 OCI 成品并在生态系统中共享。

subtask

用于 AI 代理的并行任务编排 CLI，采用隔离的 Git 工作区。

vibe-orchestrator

Lovable 风格 AI 开发工作流程控制器。通过调度专门的子代理，即时生成优质、多页面且具备动画效果的应用程序。无需冗长提示，直接启动开发。

nelson

以英国皇家海军中队为隐喻的软件开发多代理协调系统，具备任务规划、并行任务协调与严谨的审计日志功能。

skill-from-github

通过反向工程优质 GitHub 项目与开源方法论，建立高性能 AI 技能。

self-improve

OpenCode 代理的自我维护技能，用于更新文档、捕捉学习成果并动态扩展工具与代理功能。

synapse

自动化模式检测与技能推荐引擎，通过监控项目记忆、日志及任务列表，自动进化 AI 代理的能力。