Agent Skills Hub

memcontext-autopilot

為 AI 代理設計的自動化記憶管理中間件，透過「查-回-存」閉環實現跨對話的長期記憶維持與上下文自動管理。

template-structure

透過預先配置的 Claude Code 目錄、指令與代理機制，標準化專案架構，確保所有開發模板具備高度一致性。

context-cascade

為 Claude Code 設計的巢狀插件架構，透過動態載入 Playbooks、Skills 與 Agents，有效節省超過 90% 的上下文標記空間。

Swarm Orchestration

使用 agentic-flow 編排多代理群體，支援平行任務執行、動態拓撲與智慧協調。適用於構建分散式 AI 系統與擴展複雜的開發工作流程。

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。

feishu-fetch-doc

獲取並解析飛書雲文檔為 Markdown，支援媒體內容處理與知識庫連結解析。

llm-integration

一套用於建構穩健 LLM 整合的工具包：包含 API 模式、串流、函數調用、RAG 管線及具成本效益的模型路由。

market-debrief-cn

A股收盤後深度分析工具，利用多 Agent 平行架構、AkShare 行情數據與 Tavily 新聞，自動生成三文魚粉風格（FT-style）的交互式 HTML 日報。

Delegating to AWS Agent

實作 AI 代理委派架構，保持主上下文簡潔，降低 Token 成本，並隔離專業基礎設施或 API 任務。

mcp-add

透過互動式或自動化命令列介面，輕鬆將 MCP (Model Context Protocol) 伺服器配置並加入至 Cursor、Claude、VS Code 等 AI 程式開發工具中。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 整合模式：串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇（Haiku/Sonnet/Opus）、提示詞快取及 AI 工程成本管理。

openai-agent-sdk-skill

使用 TypeScript/JavaScript 的 OpenAI Agents SDK 構建 AI 代理、多代理系統和工作流。支援工具、移交、防護欄、MCP 和即時語音。