Agent Skills Hub

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共找到 122 個技能

生產力自動化研究
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自動化 CLI 工具,可將 Notion、DocSend、PDF 及一般網頁文件抓取並轉換為本地 PDF,支援工作階段持久化與背景常駐執行。

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工程開發自動化
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構建企業級 AI 代理系統,支援 LangGraph、Anthropic/OpenAI/vLLM 與結構化輸出。具備串流傳輸、A2A 協定、Pydantic 驗證、向量記憶體與防幻覺機制,適用於複雜的多代理協作工作流。

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工程開發自動化
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為 Julia 代理系統設計與實作高品質工具架構與描述的專家指引,確保工具執行可靠性並減少模型幻覺。

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生產力工程開發內容創作
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prompt-optimizer

透過成熟的提示工程原則,將模糊或結構不良的指令轉換為優化且高效的 AI 模型提示,提升執行品質與準確性。

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工程開發自動化生產力
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memory-hygiene

為 Clawdbot 審核、清理與優化向量記憶體。防止 Token 浪費,清除無效垃圾資料,並透過 LanceDB 維護自動化記憶體清潔。

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工程開發資料分析自動化
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分析與除錯 fast-agent 會話記錄、工具執行日誌與對話時序,以解決效能瓶頸、工具迴圈以及非預期的會話終止問題。

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工程開發自動化
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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。

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工程開發資料分析研究
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openrouter-trending-models

獲取並分析 OpenRouter 熱門程式設計模型。適用於選擇審查模型、優化 AI 成本,並透過即時定價與上下文視窗數據掌握 AI 編碼趨勢。

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研究工程開發自動化
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jina-cli

專為 AI Agent 設計的網頁閱讀與搜索工具,透過 Jina AI Reader API 將網頁轉換為適合 LLM 閱讀的 Markdown、文字或 HTML 格式。

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工程開發自動化
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mastra

Mastra 官方框架指南。透過本地文件檢索、API 驗證與 TypeScript 專案管理,掌握 AI 代理與工作流程開發。

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工程開發自動化
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spectre-build 的架構規劃與擴展,涵蓋 GUI、伺服器層、多模型支援以及工業級管線編排。

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工程開發自動化資料分析
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指導代理人記憶系統的實作,比較主流框架(Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee),並設計用於跨會話知識保留的持久化架構。

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