Agent Skills Hub

karpathy-guidelines

為 LLM 設定的程式開發行為準則，旨在減少錯誤、落實最佳實踐，並透過強調簡潔性、精確修改與目標導向驗證來提升代碼品質。

test-delete-skill

統一的 AI 閘道，支援超過 100 種大語言模型，提供相容 OpenAI 的 API、模型備援、負載平衡及企業級管理工具。

batch-coordinator

驗證並協調批次學習指南操作，透過強制執行模板相容性、檔案可用性及僅限來源政策，在代理程式執行前防止錯誤。

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。

ReasoningBank Intelligence

透過 ReasoningBank 實現代理程式的自適應學習，進行模式識別、策略優化與持續改進。

PAI

PAI 的實體合成橋樑。生成藍圖、3D 列印代碼、雷射切割 SVG 路徑以及 CNC 加工 G-Code，將代理設計轉化為實體硬體。

milady-development

透過管理插件來自我修改 Milady 代理。編輯程式碼、重建並重新啟動運行環境，以開發新功能或本地優化代理工作流程。

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。

agentic-workflows

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。

performance-analysis

系統性效能工程：基準測試、效能分析、瓶頸診斷，以及基於實證的應用程式最佳化指導。

dart-python

DART 物理模擬的 Python 綁定 (dartpy)：利用 nanobind 與 C++ 整合，支援建置 Wheel、生成型別存根，並管理機器人模擬工作流程。

fabric

Fabric CLI 智慧模式選擇工具，從 242+ 種專業提示中自動選取最合適的模式，支援威脅建模、資料分析、摘要與內容創作。