Agent Skills Hub

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。

memory-systems

指导代理人记忆系统的实现，比较主流框架（Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee），并设计用于跨会话知识保留的持久化架构。

training-data-curation

用于 LLM 后训练（SFT/DPO/RLHF）的高质量数据集策劃指南，涵盖数据格式、质量过滤与收集策略。

ai-collaboration-standards

防止 AI 幻觉，确保在分析代码、技术文档或提供建议时，输出具备证据支持且可验证的内容。

evaluating-code-models

使用 BigCode Evaluation Harness 评估代码生成模型。涵盖 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基准测试，提供多语言编码模型的 pass@k 指标评估。

prompt-injection-test

一个专为模拟提示词注入攻击并验证 AI 代理技能安全扫描器而设计的测试工具。

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。

test-delete-skill

统一的 AI 网关，支持超过 100 种大语言模型，提供兼容 OpenAI 的 API、模型回退、负载均衡及企业级管理工具。

code-formatter

用于在 Claude Code 和 Gemini CLI 扩展之间转换及同步 AI 代理技能的通用 CLI 工具。

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。

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。

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。