Agent Skills Hub

strategy-scaling-architecture

spectre-build 的架構規劃與擴展，涵蓋 GUI、伺服器層、多模型支援以及工業級管線編排。

opper-api

直接存取 Opper REST API，用於 LLM 編排、模型管理、任務執行，以及從 OpenAI、Anthropic 或 OpenRouter 進行無縫遷移。

semantic-compression

積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字，在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。

tools

統一的 LLM 函式呼叫與工具使用 API，支援 OpenAI、Anthropic、Google 與 Ollama，提供標準化的 JSON Schema 定義與執行流程。

agentic-workflows

構建企業級 AI 代理系統，支援 LangGraph、Anthropic/OpenAI/vLLM 與結構化輸出。具備串流傳輸、A2A 協定、Pydantic 驗證、向量記憶體與防幻覺機制，適用於複雜的多代理協作工作流。

basic-usage

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。

anthropic-api

為構建 Claude API 生產級應用提供專家指導，涵蓋 SDK 使用、提示詞緩存、批量處理、串流傳輸、工具調用及成本優化策略。

langgraph

LangGraph 專家技能，專為構建具狀態、多角色 AI 代理工作流而設計，包含持久化、條件分支與 ReAct 模式。

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。

FastMCP Development

使用 FastMCP 框架建構與管理 MCP 伺服器。提供工具開發、資源配置、Prompt 設計、Claude Desktop 整合及 Python/TypeScript 部署指南。

prompt-engineering-patterns

掌握先進的提示工程技術，以最大化生產環境中大型語言模型（LLM）的性能、可靠性和可控性。

context-engineering-collection

一套用於上下文工程、多代理架構及生產級代理系統優化的結構化代理技能集。