Agent Skills Hub

multi-agent-patterns

架构多代理系统以突破上下文限制，运用监督者、群体与分层模型等模式来管理复杂工作流程。

scheduling

创建并管理周期性任务与单次提醒。支持自然语言时间输入或 Cron 表达式，协助您妥善规划 AI 助理的日程安排。

connections

轻量级 MCP (Model Context Protocol) 连接处理器，支持 stdio、SSE 和流式 HTTP 传输，实现顺畅的服务器集成。

litestream

Litestream 灾难恢复工具的专家技术支持，涵盖 WAL 监控、LTX 复制、云存储后端以及 SQLite 页面管理。

convoy

使用 Gas Town 的车队系统 (convoy) 管理批次任务追踪与排程，实现多代理自动化协作。

rivetkit-client-javascript

RivetKit JavaScript 客户端开发指南，支持浏览器、Node.js 与 Bun。涵盖 Rivet Actor 连接管理、状态同步、RPC 动作执行与事件订阅。

swarm-advanced

为研究、开发与测试工作流部署网格、层级与星状拓扑等进阶多代理人蜂群编排策略。

mcp-gateway

管理、部署与调试 GitHub MCP 服务器与网关。编排基于 Docker 的 MCP 容器、排查连接故障、处理身份验证，并整合 Copilot CLI 与 Agentic Workflow Firewall (AWF)。

ADK Developer

使用 Google Agent Development Kit (ADK) 构建、编排和部署 AI 代理的综合指南与参考。

trigger-dev-tasks

专注于 Trigger.dev 背景任务与 AI 工作流的专家助手，协助开发、设计与优化高可靠性的异步 TypeScript 任务架构。

arduino-mcp

一个 MCP 服务器，使 AI 代理能够编辑、管理并编译 Arduino IDE 2.0 草图，支持源代码操作及通过 arduino-cli 进行自动化构建。

ring:dev-sre

开发周期 Gate 2 技能，用于验证可观测性实现，包含结构化日志、OpenTelemetry 追踪及仪表覆盖率，且不修改代码。