Agent Skills Hub

MLOps Industrialization

一套将实验性机器学习原型转换为稳健、可发布 Python 软件包的框架，采用 src 布局、混合架构与严谨的配置管理。

mcp-server

在 Cursor IDE 环境中整合与管理自定义模型上下文协议 (MCP) 服务器的操作指南。

cascade-orchestrator

高级 AI 代理工作流编排，支持多模型路由、Codex 沙盒迭代、并行 swarm 执行及复杂管线中的持久化内存功能。

Hive Agent Architecture

用于在 Hive 原生 Rust 架构中构建、注册和编排模型上下文协议 (MCP) 工具与 AI 代理工作流的开发框架。

grepai-config-reference

GrepAI 配置完整参考，详述 .grepai/config.yaml 架构、嵌入模型设置、存储后端以及优化参数。

wiki-llms-txt

自动生成 llms.txt 和 llms-full.txt 文件，为项目文档提供 AI 友好的阅读格式及项目上下文。

synapse-a2a

基于 Google A2A 协议的多智能体协作框架。实现了基于 CLI 的 AI 工具间的消息传递、任务委派与自动化协调。

llmfit-advisor

分析本地硬件 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 并获取优化的本地 LLM 模型推荐、量化设置与性能预估。

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分析商业合同的风险、缺失条款与不利条件。针对 NDA、MSA、SaaS 协议及 SOW 生成结构化风险报告，并提供具体修订建议。

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为 OpenClaw 技能开发提供多代理迭代优化与品质把关，通过标准化测试与生命周期管理提升技能效能。

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将功能需求、错误报告与改进建议转化为结构化且可执行的 Markdown 项目计划，并结合代码库研究与行业最佳实践。

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