工程开发自动化
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根据 litellm 注册表审核并同步 assets.py 中的支持 LLM 模型列表。
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探索可复用的代理技能,查看实现细节,快速找到适合你工作流程的技能。
共找到 288 个技能
根据 litellm 注册表审核并同步 assets.py 中的支持 LLM 模型列表。
一套用于上下文工程、多代理架构及生产级代理系统优化的结构化代理技能集。
一套管理 LLM 项目生命周期的框架,涵盖评估任务模型契合度、架构设计、结构化输出解析及代理辅助开发流程。
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。
为 AI 代理提供主动式上下文窗口管理,通过智能令牌监控、快照建立与选择性状态恢复,确保长会话期间的连续性。
通过本地 ComfyUI 实例生成高质量图像。适合需要隐私保护、专业 AI 图像合成与自定义工作流的开发者。
使用 TruLens 对 LLM 应用程序进行检测、评估与监控的系统化工作流程,支持 LangChain、LangGraph 与 LlamaIndex 等框架。
使用 MCP 工具获取最新的技术资讯,针对函数库、API、SDK 及技术生态系统提供经过验证的指导。
执行基于 Gradle 的 Java 测试,过滤失败结果与关键统计数据,并提供精简报告以简化后端开发与调试。
一个基于 Git 的 AI 代理技能存储库。通过 CLI 下载、版本控制、编辑与共享自定义的代理技能与程序性知识。
Sage MCP 协议实现,用于整合外部工具服务器与标准化 AI 模型上下文。
增强认知层,将对话连接至持久化知识树,实现跨项目的长期记忆、回溯与情境推理。