vapi
使用模型上下文協議 (MCP) 透過 Vapi 建置、管理及部署 AI 語音助理、電話機器人與 IVR 系統。
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 410 個技能
使用模型上下文協議 (MCP) 透過 Vapi 建置、管理及部署 AI 語音助理、電話機器人與 IVR 系統。
方法驅動的規劃工作流程,使用 zen-mcp 工具將任務分解為結構化的 plan.md 文件,並根據用戶的明確度與自動化需求進行適應性調整。
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。
透過為每個任務指派獨立子代理程式來執行實作計畫,並結合規格符合性與程式碼品質的兩階段審查機制。
全面的 Google Docs 與 Google Drive 管理工具。支援透過 Markdown 建立與編輯文件、文字格式設定、結構分析,以及完整的檔案操作(上傳、下載、分享與搜尋)。
一個專為模擬提示詞注入攻擊並驗證 AI 代理技能安全掃描器而設計的測試工具。
使用 markitdown 將各種文件、媒體和網頁內容轉換為 Markdown,非常適合大型語言模型處理和文字分析。
透過可配置的 YAML 模板將內容轉換為特定的語音配置、語氣或風格,以確保品牌與敘事輸出的一致性。
GitHub 自動化 PR 審查代理,運用 gh CLI 進行程式碼品質、安全性分析及專案標準合規性檢查。
建立並更新詳細的 GitHub Issue,完整記錄技術上下文,防止需求遺失並降低開發溝通成本。
專注於 Trigger.dev 背景任務與 AI 工作流的專家助手,協助開發、設計與優化高可靠性的非同步 TypeScript 任務架構。
為內容創作者與行銷人員設計的進階研究智慧技能,分析超過 10 個平台的趨勢,並根據用戶意圖生成數據驅動的內容大綱。