Agent Skills Hub

vapi

使用模型上下文協議 (MCP) 透過 Vapi 建置、管理及部署 AI 語音助理、電話機器人與 IVR 系統。

cost-optimization

為 AWS、Azure、GCP 和 OCI 提供系統化的雲端成本優化，涵蓋資源調整、自動化治理、定價模型分析及架構最佳實踐。

upstash-workflow-js

使用 Upstash Workflow SDK 構建持久且可靠的無伺服器工作流。定義端點、管理複雜的執行步驟，並與 QStash 整合以實現自動重試和狀態管理。

Another Skill

一個用於測試 Sheikh-CLI 代理框架中多技能加載與協調的工具技能。

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。

venv-manager

自動化 Python 虛擬環境管理器，用於專案隔離、依賴管理與生命週期驗證。

mcp-guide

用於選擇 MCP 工具與直接 API 技能的決策框架，旨在優化 AI 代理的效能、成本與執行效率。

model-registry-maintainer

維護並更新 MassGen 模型註冊表，包含後端能力、模型元數據、定價結構以及新舊 AI 模型的上下文窗口配置。

maestro

智慧型 RAG 知識閘道，將程式碼任務路由至專業的 Swift/iOS 領域知識。透過 MCP 從 100 多種索引技能中擷取精準模式，優化開發情境使用率。

context-driven-testing

運用情境導向測試原則，根據專案目標、風險與限制調整測試策略，而非盲目依賴通用最佳實踐。

zai-cli

透過 CLI 與 MCP 使用 z.AI，提供影像分析、網頁搜尋、文件閱讀與 GitHub 程式碼探索功能。

sparc-methodology

SPARC 開發方法論，結合 Claude Flow 多代理協作，實現從規格、虛擬碼、架構到重構與完成的系統化軟體工程。