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通过预先配置的 Claude Code 目录、指令与代理机制,标准化项目架构,确保所有开发模板具备高度一致性。
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通过模型上下文协议 (MCP) 在实时与模拟外部依赖项之间无缝切换,支持自动化开发环境。
用于构建多代理系统、AgentOS 运行时及整合 MCP 服务器的 AI 代理开发框架。
操作 Railway 基础设施:管理项目、服务、数据库、对象存储、部署、环境、变量、日志及性能指标。
专注于 Trigger.dev 背景任务与 AI 工作流的专家助手,协助开发、设计与优化高可靠性的异步 TypeScript 任务架构。
kagent 专家指南:用于构建、部署和管理 AI Agent、MCP 工具及 A2A 协议的 Kubernetes 原生框架。
构建企业级 AI 代理系统,支持 LangGraph、Anthropic/OpenAI/vLLM 与结构化输出。具备流式传输、A2A 协议、Pydantic 验证、向量记忆体与防幻觉机制,适用于复杂的多代理协作工作流。
使用 validate_skills.py 验证 Skills、Agents 与 Commands 的语法,记录错误并管理代理开发中的自动化质量控制流程。
一个自主 AI 代理循环,可重复执行 Claude Code,根据结构化产品需求文档 (PRD) 自动完成功能开发。
一个 AI 驱动的框架,用于从零开始打造独特且真实的个人作品集网站。引导 AI 代理完成研究、设计与实施,构建具备个人特色的专业网站。
LangGraph 专家技能,专为构建具状态、多角色 AI 代理工作流而设计,包含持久化、条件分支与 ReAct 模式。
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。