工程開發自動化
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根據 litellm 註冊表審核並同步 assets.py 中的支援 LLM 模型列表。
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探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
共找到 288 個技能
根據 litellm 註冊表審核並同步 assets.py 中的支援 LLM 模型列表。
一套用於上下文工程、多代理架構及生產級代理系統優化的結構化代理技能集。
一套管理 LLM 專案生命週期的框架,涵蓋評估任務模型契合度、架構設計、結構化輸出解析及代理輔助開發流程。
LangGraph 專家技能,專為構建具狀態、多角色 AI 代理工作流而設計,包含持久化、條件分支與 ReAct 模式。
為 AI 代理提供主動式上下文視窗管理,透過智慧令牌監控、快照建立與選擇性狀態恢復,確保長會話期間的連續性。
透過本地 ComfyUI 實例生成高品質圖像。適合需要隱私保護、專業 AI 圖像合成與自訂工作流的開發者。
使用 TruLens 對 LLM 應用程式進行檢測、評估與監控的系統化工作流程,支援 LangChain、LangGraph 與 LlamaIndex 等框架。
使用 MCP 工具獲取最新的技術資訊,針對函式庫、API、SDK 及技術生態系統提供經過驗證的指導。
執行基於 Gradle 的 Java 測試,過濾失敗結果與關鍵統計數據,並提供精簡報告以簡化後端開發與除錯。
一個基於 Git 的 AI 代理技能記憶庫。透過 CLI 下載、版本控制、編輯與共享自定義的代理技能與程序性知識。
Sage MCP 協議實現,用於整合外部工具伺服器與標準化 AI 模型上下文。
增強認知層,將對話連結至持久化知識樹,實現跨專案的長期記憶、回憶與情境推理。