Agent Skills Hub

tools

统一的 LLM 函数调用与工具使用 API，支持 OpenAI、Anthropic、Google 与 Ollama，提供标准化的 JSON Schema 定义与执行流程。

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。

nexau-agent

从零开始构建、配置与部署 NexAU Agent 的完整指南与开发框架，包含工具、提示词与技能实现。

glyphbox

一个基于 LLM 的 NetHack 代理框架，通过在安全沙盒中动态合成 Python 代码，利用高阶 API 执行复杂的地牢探索与游戏操作。

Delegating to AWS Agent

实施 AI 代理委派架构，保持主上下文简洁，降低 Token 成本，并隔离专业基础设施或 API 任务。

qveris

通过 QVeris API 搜索并执行动态工具，支持实时数据检索、股票市场分析及各类网络任务。

openai-agent-sdk-skill

使用 TypeScript/JavaScript 的 OpenAI Agents SDK 构建 AI 代理、多代理系统和工作流。支持工具、移交、防护栏、MCP 和实时语音。

context-engineering-collection

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。

semantic-compression

积极精简输入内容中的语法结构与冗余文字，在保留核心语义的同时优化 LLM 的 Token 使用效率。

saving-codeacts

将成功的 Python 代码执行结果封装为 gentools 套件中的可重用工具，并透过 Pydantic 模型实现结构化输出与类型安全的执行接口。

context-optimization

通过 KV 缓存、观测遮罩、基于摘要的压缩与内容分割技术，优化代理程序的上下文窗口，以降低成本并减少延迟。

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。