Agent Skills Hub

openrouter-trending-models

獲取並分析 OpenRouter 熱門程式設計模型。適用於選擇審查模型、優化 AI 成本，並透過即時定價與上下文視窗數據掌握 AI 編碼趨勢。

juliaz-tool-builder

為 Julia 代理系統設計與實作高品質工具架構與描述的專家指引，確保工具執行可靠性並減少模型幻覺。

mastra

Mastra 官方框架指南。透過本地文件檢索、API 驗證與 TypeScript 專案管理，掌握 AI 代理與工作流程開發。

long-running-agent

為 AI 代理程式設計的框架，可在多個上下文視窗中保持狀態，讓代理程式能夠完成複雜的長期程式設計任務，而不遺失進度或上下文。

agent-sdk

使用 Claude Agent SDK 構建與維護 AI 代理的專家級技能，涵蓋架構設計、工具整合、MCP 伺服器以及代理工作流程。

langchain-chat-models

為 LangChain 應用程式提供統一介面，整合並管理 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 與 Bedrock 等 LLM 聊天模型服務。

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。

evaluating-code-models

使用 BigCode Evaluation Harness 評估代碼生成模型。包含 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基準測試，並提供多語言編碼模型的 pass@k 指標評估。

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。

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。

multi-llm-advisor

透過 OpenAI Codex 與 Google Gemini 獲取架構、程式碼審查與除錯的專家觀點，並透明化呈現所有 AI 推論與建議。

gopls-mcp

使用 LSP 協定進行語意化 Go 程式碼導航與分析的工具，提供精確且高效的專案洞察。