Agent Skills Hub

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。

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。

opper-api

直接访问 Opper REST API，用于 LLM 编排、模型管理、任务执行，以及从 OpenAI、Anthropic 或 OpenRouter 进行无缝迁移。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

mcp-development

提供模型上下文协议 (MCP) 服务器开发指南，涵盖工具设计、资源处理及 AI/ML 整合模式。