Agent Skills Hub

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。

context-optimization

透過 KV 快取、觀察遮罩、基於摘要的壓縮與內容分割技術，優化代理程式的上下文窗口，以降低成本並減少延遲。

upstash-vector-db-skills

Upstash Vector DB 設定、語意搜尋、命名空間與向量嵌入模型。專為在 Next.js 16 與 Vercel 專案中建構高效向量搜尋功能而設計。

crawl

爬取網站並將內容儲存為乾淨的 Markdown 檔案。適用於文件擷取、研究分析與離線知識庫建立。

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。

Extract structured data from unstructured files (PDF, PPTX, DOCX...)

使用 LlamaExtract 實作從 PDF、DOCX 與 PPTX 等非結構化檔案中擷取結構化資料的解決方案，並透過 Pydantic 定義資料架構。

turing-tavily-web-search

透過 Turing Tavily 代理進行即時網頁搜尋。適用於查找最新資訊、研究時事、以及獲取訓練資料庫以外的即時數據。

anthropic-api

為構建 Claude API 生產級應用提供專家指導，涵蓋 SDK 使用、提示詞緩存、批量處理、串流傳輸、工具調用及成本優化策略。

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。

prompt-engineering-patterns

掌握先進的提示工程技術，以最大化生產環境中大型語言模型（LLM）的性能、可靠性和可控性。

parxy

一個統一的文件處理閘道，支援 PDF 解析、文字提取、格式轉換與跨多種本地及雲端供應商的文件操作。

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。