Agent Skills Hub

massive-context-mcp

通过递归分块、子查询与聚合结果处理超过 1,000 万 token 的大型文件和代码库，突破 LLM 上下文窗口限制。

llmintegration

支持 Claude、GPT、Gemini 和 Ollama 的多模型 LLM 集成方案。涵盖 API 对接、提示工程、Token 管理及模型中立的编排架构。

Extract structured data from unstructured files (PDF, PPTX, DOCX...)

使用 LlamaExtract 实现从 PDF、DOCX 和 PPTX 等非结构化文件中提取结构化数据的方案，并通过 Pydantic 定义数据架构。

generate-image

使用 AI 模型（如 FLUX 和 Gemini）生成或编辑图像。适用于照片、插图、概念艺术和视觉素材，不包含技术图表或原理图。

llm-integration

一套用于构建稳健 LLM 集成的工具包：包含 API 模式、流式传输、函数调用、RAG 流水线及具成本效益的模型路由。

qras

基于 Qdrant 和 Ollama 的本地 RAG 语义记忆系统。适用于高效检索工作区文件、笔记、决策记录与用户偏好，提供精确的向量语义搜索。

langchain-chat-models

为 LangChain 应用程序提供统一接口，整合并管理 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 和 Bedrock 等 LLM 聊天模型服务。

moollm

一个用于大语言模型代理生存记忆的微世界操作系统，将文件系统转化为可导航的房间，并将代码转化为可居住的世界。

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。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 集成模式：流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择（Haiku/Sonnet/Opus）、提示词缓存及 AI 工程成本管理。

anthropic-api

为构建 Claude API 生产级应用提供专家指导，涵盖 SDK 使用、提示词缓存、批量处理、流式传输、工具调用及成本优化策略。

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。