Agent Skills Hub

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。

prompt-improver

通过代码库研究与针对性提问，在执行前厘清模糊提示词的意图。

social-push

使用 agent-browser 自动化将内容发布至小红书、X、微博、微信公众号与掘金等社交平台，并支持草稿暂存功能。

markitdown

将 PDF、Office 文档、图像、音频及网页内容转换为适合 LLM 与 RAG 系统的干净 Markdown 格式，支持 20 多种文件类型与自动化处理。

subagents-orchestration-guide

协调多代理软件开发工作流程，管理任务分解、需求分析及复杂软件项目的质量保证。

subtask

用于 AI 代理的并行任务编排 CLI，采用隔离的 Git 工作区。

minimax-tts

使用智谱 (Zhipu) AI 网页搜索 API 进行互联网搜索，快速获取即时资讯、新闻与最新数据。

memory-systems

指导代理人记忆系统的实现，比较主流框架（Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee），并设计用于跨会话知识保留的持久化架构。

stable-baselines3

使用 Stable Baselines3 进行生产级强化学习。通过类 scikit-learn API 训练智能体、设计自定义环境、实现训练回调函数并优化工作流程。

adb-controller

通过 ADB 控制 Android 设备，直接在工作流程中执行点击、滑动、输入文本与截屏。

synapse

自动化模式检测与技能推荐引擎，通过监控项目记忆、日志及任务列表，自动进化 AI 代理的能力。

template-structure

通过预先配置的 Claude Code 目录、指令与代理机制，标准化项目架构，确保所有开发模板具备高度一致性。