Agent Skills Hub

mcp-builder

開發高品質 MCP (Model Context Protocol) 伺服器的指南，支援使用 Python 或 TypeScript 將外部 API 與服務整合至 LLM 工作流程中。

prompt-estruturado

一個結構化的提示工程框架，能將隨意輸入轉換為包含角色、背景、任務、格式及防護機制的專業模組化提示詞。

eval

透過自動化測試執行器、人工 LLM 判斷與結構化報告，評估 Deca 代理提示詞與行為一致性。

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。

session-memory

為 Claude Code 啟用跨會話上下文持久化，管理工作歷程、專案決策與工作流模式，確保任務無縫接續。

skr

用於管理、建置及部署 Agent Skills 的命令列工具，支援將技能打包為 OCI 成品並在生態系統中共享。

subtask

用於 AI 代理的平行任務編排 CLI，採用隔離的 Git 工作區。

vibe-orchestrator

Lovable 風格 AI 開發工作流程控制器。透過調度專門的子代理，即時生成優質、多頁面且具備動畫效果的應用程式。無需冗長提示，直接啟動開發。

nelson

以英國皇家海軍中隊為隱喻的軟體開發多代理協調系統，具備任務規劃、並行任務協調與嚴謹的稽核日誌功能。

skill-from-github

透過反向工程優質 GitHub 專案與開源方法論，建立高效能 AI 技能。

self-improve

OpenCode 代理的自我維護技能，用於更新文檔、捕捉學習成果並動態擴展工具與代理功能。

synapse

自動化模式偵測與技能推薦引擎，透過監控專案記憶、日誌及任務列表，自動進化 AI 代理的能力。