Agent Skills Hub

data_processor

一个多范式 ETL 流水线代理，支持批处理和流式数据处理、自动模式推断及基于 DAG 的可配置转换，适用于异构数据源。

ml-pipeline-workflow

构建并编排从数据准备、模型训练、验证到自动化部署的端到端 MLOps 管线。

mcpgraph

构建无代码 MCP 服务器，通过 YAML 以有向图形式编排工具，实现数据转换、条件路由与自动化工作流。

data-quality-frameworks

使用 Great Expectations、dbt 测试与数据契约实现生产级数据质量验证，确保数据管道的可靠性。

trigger-setup

初始化并配置您的 Trigger.dev 项目。适用于安装 SDK、创建配置文件、初始化项目目录以及编写第一个后台任务。

tool-integration

创建、注册与管理自定义代理工具及 MCP 服务器，通过外部 API 与自定义逻辑扩展 AI 代理的功能。

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。

tool-use-structured-output

利用 Bedrock 工具调用功能强制 Claude 模型输出结构化 JSON，消除解析错误并确保架构合规性。

Swarm Orchestration

使用 agentic-flow 编排多代理群体，支持并行任务执行、动态拓扑与智能协调。适用于构建分布式 AI 系统与扩展复杂的开发工作流程。

pipeline

管理 SignalRoom 营销平台的 dlt 数据管道与 Temporal 工作流。支持同步 Everflow、Redtrack 与 S3 数据至 Postgres，并执行状态检查与调试。

strategy-scaling-architecture

spectre-build 的架构规划与扩展，涵盖 GUI、服务器层、多模型支持以及工业级流水线编排。

browser-use

基于 Model Context Protocol 的 AI 浏览器自动化服务器，支持网页交互、数据提取与深度研究。