Agent Skills Hub

ReasoningBank with AgentDB

使用 AgentDB 的超快速向量後端實作 ReasoningBank 自適應學習。具備軌跡追蹤、判斷評估、記憶蒸餾與模式識別功能，適用於構建自我學習的自主智能體。

backend-rag-implementation

建立 RAG 系統以運用專有數據增強 LLM。包含向量資料庫整合、嵌入策略、混合搜尋及 FastAPI 後端的高級檢索模式。

semantic-compression

積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字，在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。

qras

基於 Qdrant 和 Ollama 的本地 RAG 語義記憶系統。適用於高效檢索工作區文件、筆記、決策記錄與用戶偏好，提供精確的向量語義搜索。

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。

rag-engineer

架構與優化生產級別的 RAG 系統。精通嵌入模型、向量資料庫、分塊策略及檢索管線，提升 LLM 應用的精確度。

rag-implementation

使用向量資料庫、語意搜尋與 LangGraph 構建生產級 RAG 系統，為 LLM 提供外部知識基礎。

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。

fiftyone-find-duplicates

使用電腦視覺相似度嵌入技術，在 FiftyOne 資料集中尋找、檢視並移除重複或高度相似的圖像。

mcp-research

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。

qmd

用於 Markdown 筆記、文件和代碼庫知識庫的本地混合搜尋引擎，旨在降低 Token 消耗並提升檢索效率。

taide-botrun

高中國文學測解題助手，採用上下文工程（Context Engineering）與檢索增強生成架構，提供高準確度、具可解釋性的國學解題服務。