Agent Skills Hub

Hive Agent Architecture

用于在 Hive 原生 Rust 架构中构建、注册和编排模型上下文协议 (MCP) 工具与 AI 代理工作流的开发框架。

openrouter-trending-models

获取并分析 OpenRouter 热门编程模型。适用于选择评审模型、优化 AI 成本，并通过实时定价与上下文窗口数据掌握 AI 编码趋势。

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。

personal-brand-agent

基于 LangGraph 与 Claude Opus 4.5 的自动化 LinkedIn 内容营销多代理系统，涵盖趋势研究、内容生成、个人品牌语调分析与成效追踪。

zotero-mcp-code

通过 Python 代码执行高效搜索 Zotero 文献库。支持全面的多策略查询、自动去重和相关性排序，有效避免上下文溢出或系统崩溃。

karpathy-guidelines

为 LLM 设置的程序开发行为准则，旨在减少错误、落实最佳实践，并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。

research-tool

为 OpenClaw 智能体设计的进阶网页搜索与推理工具。具备引用来源、多步骤推理及透过 OpenRouter 进行即时网络存取的能力。

testops-companion

一个 AI 驱动的测试运营平台与 MCP 服务器，提供自动化测试失败分析、根因匹配 (RCA) 及 CI/CD 流水线的智能测试编排。

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。

trulens-evaluation-workflow

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。

oracle

通过 CLI 将项目代码与提示词打包，为 AI 模型提供精确的上下文，适用于调试、重构与代码审查。

context-degradation

诊断、隔离并缓解 LLM 上下文故障（如中间丢失、中毒、干扰及冲突），提升 AI 代理的执行可靠性。