Agent Skills Hub

vapi

使用模型上下文协议 (MCP) 通过 Vapi 构建、管理及部署 AI 语音助理、电话机器人与 IVR 系统。

cost-optimization

为 AWS、Azure、GCP 和 OCI 提供系统化的云端成本优化，涵盖资源调整、自动化治理、定价模型分析及架构最佳实践。

upstash-workflow-js

使用 Upstash Workflow SDK 构建持久且可靠的无服务器工作流。定义端点、管理复杂的执行步骤，并与 QStash 集成以实现自动重试和状态管理。

Another Skill

一个用于测试 Sheikh-CLI 代理框架中多技能加载与协调的工具技能。

openai-agents-sdk

使用 OpenAI Agents SDK (Python) 构建 AI 代理。支持多代理协作、函数工具、状态化会话、流式传输以及通过 LiteLLM 进行 Azure OpenAI 集成。

venv-manager

自动化 Python 虚拟环境管理器，用于项目隔离、依赖管理与生命周期验证。

mcp-guide

用于选择 MCP 工具与直接 API 技能的决策框架，旨在优化 AI 代理的性能、成本与执行效率。

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。

maestro

智能 RAG 知识网关，将编程任务路由至专业的 Swift/iOS 领域知识。通过 MCP 从 100 多种索引技能中提取精准模式，优化开发上下文使用率。

context-driven-testing

运用情境导向测试原则，根据项目目标、风险与限制调整测试策略，而非盲目依赖通用最佳实践。

zai-cli

通过 CLI 与 MCP 使用 z.AI，提供图像分析、网页搜索、文档阅读与 GitHub 代码探索功能。

sparc-methodology

SPARC 开发方法论，结合 Claude Flow 多代理协作，实现从规格、伪代码、架构到重构与完成的系统化软件工程。