Agent Skills Hub

solve-challenge

一個 CTF 解題代理程式，負責對挑戰進行分類篩選，識別漏洞類別，並將任務分派給專業技能，涵蓋 Web、Pwn、加密、鑑識與逆向工程分析。

agno

用於構建多代理系統、AgentOS 運行時及整合 MCP 伺服器的 AI 代理開發框架。

langchain-architecture

使用 LangChain 1.x 與 LangGraph 架構生產級 LLM 應用程式。實現狀態化 AI 代理、多步驟工作流程，並為複雜的對話與自動化任務建構自訂記憶系統。

workflow-producer

一套基於階段驅動的AI寫作工作流，專為結構化、可重複、可追溯的深度長文創作而設計，強調人機協作與流程控制。

ragcode-sse

透過 SSE 協定直接連接 RagCode MCP，無需繁瑣的設定檔或二進位檔案依賴。

openai-agents-sdk

使用 OpenAI Agents SDK (Python) 構建 AI 代理。支援多代理協作、函數工具、狀態化對話、串流傳輸以及透過 LiteLLM 進行 Azure OpenAI 集成。

Writing Hookify Rules

建立並設定 Hookify 規則，以監控檔案、Bash 指令或使用者提示中的特定模式。

analyzing-research-documents

從研究文件、技術論文和架構設計檔案中，系統性地萃取關鍵見解、決策紀錄與技術限制。

matlab-live-script

生成符合特定格式規範的 MATLAB 純文字 Live Scripts (.m 檔案)，包含豐富的文字說明、數學方程式與視覺化程式碼。

evaluation

為 AI 代理構建系統化的評估框架，利用多維評分標準、LLM-as-a-judge 與回歸測試，量測代理效能、品質及上下文工程的有效性。

synapse-a2a

基於 Google A2A 協議的多代理協作框架。實現了基於 CLI 的 AI 工具間的訊息傳遞、任務委派與自動化協調。

obsidian-bases

建立與編輯 Obsidian Bases (.base 檔案)，包含資料庫檢視、篩選器、自訂公式與資料摘要功能。