Agent Skills Hub

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共找到 122 個技能

工程開發自動化
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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。

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工程開發生產力
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為 Claude Code 狀態列提供即時彩色上下文使用進度條,並支援手動即時檢查功能。

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工程開發自動化
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skill-engineer

為 OpenClaw 技能開發提供多代理迭代優化與品質把關,透過標準化測試與生命週期管理提升技能效能。

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資料分析工程開發
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polars

高性能 Python 與 Rust 記憶體內 DataFrame 函式庫。支援延遲計算、平行處理,並使用 Apache Arrow 引擎,適用於高效 ETL、數據處理及加速 pandas 工作流。

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工程開發資料分析自動化
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ReasoningBank with AgentDB

使用 AgentDB 的超快速向量後端實作 ReasoningBank 自適應學習。具備軌跡追蹤、判斷評估、記憶蒸餾與模式識別功能,適用於構建自我學習的自主智能體。

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生產力工程開發
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context-management

為 AI 代理提供主動式上下文視窗管理,透過智慧令牌監控、快照建立與選擇性狀態恢復,確保長會話期間的連續性。

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工程開發自動化生產力
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進階 AI 代理工作流編排,支援多模型路由、Codex 沙盒迭代、平行 swarm 執行及複雜管線中的持久化記憶體功能。

瀏覽: 54#orchestration#workflows#cascades#multi-model
工程開發自動化
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orchestrate

為複雜功能提供的多階段開發工作流程,包含研究、規劃、實作與審查機制。

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工程開發自動化
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plugin-development

開發、測試、簽署並發佈 Memoria 治理插件。支援 Rhai 和 gRPC 執行環境,涵蓋插件從初始化到激活的完整生命週期管理。

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工程開發自動化
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worker-integration

用於將任務分發給專業背景代理的智能編排系統,具備基於性能的路由與執行追蹤功能。

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工程開發資料分析研究
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llmemory 文件儲存與搜尋入門:涵蓋安裝、pgvector 資料庫設定、文件導入、混合/語義檢索,以及具備多租戶支援的 RAG 系統建構。

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工程開發
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crane

專為編寫用於 V8 FFI 包裝器和原生整合的高品質、現代化且記憶體安全的 C++ 程式碼而設計的專家助手。

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