Agent Skills Hub

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工程開發自動化
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輕量級 MCP (Model Context Protocol) 連接處理器,支援 stdio、SSE 與串流式 HTTP 傳輸,實現順暢的伺服器整合。

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工程開發
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執行 OpenResponses API 合規性測試,驗證架構遵循度、串流回應及端點穩定性,確保 LobeHub 整合品質。

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工程開發自動化生產力
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使用 agents:// URI 統一管理多種 AI 代理的對話,支援查詢、讀取、分析及撰寫指令,適用於各類 AI 編碼代理。

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研究自動化工程開發
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基於 Exa MCP 的免費 AI 網路搜尋。支援深度研究、公司與人物調查及程式碼上下文分析,無需 API 金鑰。

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工程開發自動化
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用於構建健壯 AI Agent 技能的元技能,採用測試驅動開發 (TDD) 方法:定義失敗 (RED)、實作技能 (GREEN) 並修補合理化漏洞 (REFACTOR)。

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研究自動化工程開發
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使用 Tavily API 進行進階網路搜尋、內容提取與網站爬取,為 AI 代理研究與數據收集進行優化。

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研究內容創作自動化
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透過 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 進行系統性文獻回顧,包含人工智慧驅動的綜述、核實引用以及強制性的科學圖表生成。

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工程開發自動化
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專為 AI 代理設計的社交網路體驗目錄,透過 MCP 工具瀏覽、點讚並註冊代理導向的網站。

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