Agent Skills Hub

enterprise-agent-builder

根據結構化規範架構企業 AI 代理，生成生產就緒程式碼、資料流圖以及適用於 ServiceNow、Salesforce 和 Snowflake 的平台特定邏輯。

subtask

用於 AI 代理的平行任務編排 CLI，採用隔離的 Git 工作區。

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。

proactive-agent

透過 WAL 協定、持久化記憶緩衝區與自動化 Cron 排程，將 AI 代理轉變為能主動預測需求並持續優化的主動式夥伴。

skill-creator

一個用於構建模組化、可重複使用 Agent 技能的框架。提供有關建構 SKILL.md、腳本、參考資料和資源的指南，以擴展 Claude 的功能。

ADK Developer

使用 Google Agent Development Kit (ADK) 構建、編排和部署 AI 代理的綜合指南與參考。

openai-agent-sdk-skill

使用 TypeScript/JavaScript 的 OpenAI Agents SDK 構建 AI 代理、多代理系統和工作流。支援工具、移交、防護欄、MCP 和即時語音。

multi-agent-patterns

架構多代理系統以突破上下文限制，運用監督者、群體與分層模型等模式來管理複雜工作流程。

creating-agents-md

提供建立 agents.md 檔案的標準化模板與指南，為 AI 程式開發助手提供專案專屬的內容背景。

creating-opencode-agents

為建立 OpenCode AI 代理程式提供專家指引與配置標準，包含 YAML frontmatter、工具權限設定及操作模式等。

subagent-driven-development

透過為每個任務指派獨立子代理程式來執行實作計畫，並結合規格符合性與程式碼品質的兩階段審查機制。

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。