Agent Skills Hub

enterprise-agent-builder

根据结构化规范架构企业 AI 代理，生成生产就绪代码、数据流图以及适用于 ServiceNow、Salesforce 和 Snowflake 的平台特定逻辑。

agentic-workflows

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。

kagent

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。

test-delete-skill

统一的 AI 网关，支持超过 100 种大语言模型，提供兼容 OpenAI 的 API、模型回退、负载均衡及企业级管理工具。

semantic-compression

积极精简输入内容中的语法结构与冗余文字，在保留核心语义的同时优化 LLM 的 Token 使用效率。

predict-lucky-number

生成 0 到 9999 之间的随机幸运数字，适用于游戏、决策或娱乐需求。

simplemem-skill

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。

agno

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。

brave-search

通过 Brave Search API 进行无头网页搜索与内容提取。无需浏览器即可执行文档检索、事实查核及网页内容抓取。

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。

recursive-decomposition

通过将大型任务自动拆解为可管理的递归子任务，突破上下文窗口限制，提升对大型代码库和文档集的推理准确度。

langgraph

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。