工程开发内容创作自动化
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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。
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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。
使用 FastMCP 框架构建与管理 MCP 服务器。提供工具开发、资源配置、Prompt 设计、Claude Desktop 集成及 Python/TypeScript 部署指南。
通过派遣专用的子代理程序,根据项目计划、需求与 Git 提交记录进行代码审查,在任务完成或合并前确保代码质量。
为 familiar-ai 快速构建并注册新的传感器、执行器或服务工具,自动生成代码文件并整合至 agent.py 与 config.py。
用于 AI 软件开发的自主迭代循环。执行任务、验证代码并管理状态直至完成。适合执行复杂的 PRP 计划。
一套基于阶段驱动的AI写作工作流,专为结构化、可重复、可追溯的深度长文创作而设计,强调人机协作与流程控制。
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。
确保技术项目符合标准化的全局文档规范,维护存储库与代理工作流程的一致性。
将 Markdown 格式的产品需求文档 (PRD) 转换为 Ralph 自主 AI 代理系统所需的 prd.json 结构,以实现可重复且具备上下文意识的软件开发。
技术文档专业编写团队。通过 ORCHESTRATOR 原则调度专家,产出合规的产品指南、概念说明与 API 参考文档。
更新 context-mode 至最新版本,重建资源,重新安装全局 NPM 依赖项,并刷新 Hook 配置。