Agent Skills Hub

tools

統一的 LLM 函式呼叫與工具使用 API，支援 OpenAI、Anthropic、Google 與 Ollama，提供標準化的 JSON Schema 定義與執行流程。

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。

nexau-agent

從零開始構建、配置與部署 NexAU Agent 的完整指南與開發框架，包含工具、提示詞與技能實現。

glyphbox

一個基於 LLM 的 NetHack 代理框架，透過在安全沙盒中動態合成 Python 程式碼，利用高階 API 執行複雜的地牢探索與遊戲操作。

Delegating to AWS Agent

實作 AI 代理委派架構，保持主上下文簡潔，降低 Token 成本，並隔離專業基礎設施或 API 任務。

qveris

透過 QVeris API 搜尋並執行動態工具，支援即時數據檢索、股票市場分析及各類網路任務。

openai-agent-sdk-skill

使用 TypeScript/JavaScript 的 OpenAI Agents SDK 構建 AI 代理、多代理系統和工作流。支援工具、移交、防護欄、MCP 和即時語音。

context-engineering-collection

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。

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。

saving-codeacts

將成功的 Python 程式碼執行結果封裝為 gentools 套件中的可重用工具，並透過 Pydantic 模型實現結構化輸出與型別安全的執行介面。

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。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 整合模式：串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇（Haiku/Sonnet/Opus）、提示詞快取及 AI 工程成本管理。