这是一个用于构建和部署检索增强生成（RAG）系统的技能。它详细说明了如何从文档中摄取数据、进行文本分块和向量化，并利用向量数据库（Qdrant）进行高效检索。该系统集成了提示工程和个性化设置，并通过智能体（Agent）类管理大语言模型调用，旨在为问答、知识库构建等场景提供准确、上下文相关的AI生成内容。关键词：RAG，检索增强生成，向量搜索，Qdrant，大语言模型，智能体，提示工程，知识库，AI应用。

GLM-MCP技能是一个专为智谱AI大语言模型设计的自定义连接协议工具，支持模型微调、API集成和智能体开发。该技能提供版本管理、上下文记忆和活动追踪功能，适用于AI应用开发、大模型部署和RAG系统构建。关键词：GLM大模型，MCP协议，AI智能体开发，模型微调，RAG应用，上下文管理，API集成，自定义技能

AI提示工程技能提供生产级人工智能应用提示设计的操作指南，涵盖结构化输出、RAG工作流、智能体编排等，帮助开发者在设计、调试和标准化AI提示时提升效率和质量。关键词：AI提示工程、生产应用、RAG、智能体、提示安全、结构化输出、评估测试。

这个技能用于编写和管理多智能体编排工作流的提示，包括设计阶段、代理命令和结果聚合。关键词：AI代理编排、工作流提示、多智能体协同、阶段设计、结果聚合。

该技能用于通过钩子架构实现自定义代理的安全和治理控制，包括权限控制、危险操作拦截、审计日志记录等，适用于构建需要安全要求的代理。关键词：代理安全、钩子编程、权限治理、审计跟踪、安全控制、AI智能体、自定义代理开发。

这个技能用于创建和管理AI代理专家，通过Act-Learn-Reuse模式让代理能够学习并维护领域知识。关键词包括：AI代理、Act-Learn-Reuse、专家系统、领域知识、智能代理、自动化、心理模型、自改进提示、专业知识文件、风险系统、代码库同步、软件工程、AI智能体开发、代理学习、知识维护、复杂任务自动化、高频风险场景、DevOps集成、人工智能应用。

这是一个用于分析AI代理合并机会的技能，通过配置分组、引用跟踪和重构管理，提供合并建议和影响分析，以优化代理生态系统，提高效率和一致性。关键词：代理合并、审计、技能分析、引用跟踪、重构管理、AI智能体、生态系统优化。

通过 inference.sh CLI 工具，集成 OpenRouter API，提供对 100 多种大型语言模型的访问，包括 Claude、Gemini、Kimi 等，支持 AI 助手、代码生成、推理、智能体等多种应用场景，具有自动回退和成本优化功能。关键词：OpenRouter、LLM、大语言模型、API 访问、AI 智能体、代码生成。

该技能用于自动化 Piloterr 任务，通过 Rube MCP 和 Composio 的 Piloterr 工具包实现工具发现、连接管理和工具执行。关键词：Piloterr, Rube MCP, 自动化, Composio, 工具包, AI智能体。

这个技能专注于Model Context Protocol (MCP) 的实现，用于构建安全的AI工具集成系统，连接AI助手与外部资源。它覆盖了MCP服务器和客户端的开发、工具注册与执行、传输层配置以及安全加固，适用于AI智能体、自动化工具和系统集成场景。关键词：MCP, AI助手, 工具集成, 安全协议, 性能优化, 测试驱动开发, 模型上下文协议, AI集成安全

本技能用于设计和构建基于大型语言模型（LLM）的项目，从创意构思到部署实施。涵盖识别适合LLM处理的任务、设计有效项目架构、使用智能体辅助开发、估计成本和规模等关键步骤。关键词：LLM项目开发、AI智能体、架构设计、成本估计、批量处理、智能体辅助开发、任务模型匹配、管道架构。

这个技能用于自动检查DEX系统的改进机会，包括分析使用中的学习模式和最新的Claude Code功能更新。它通过集成AI智能体技术，帮助用户自动化系统优化、提供定制化改进建议，并提升工作效率，关键词包括DEX、系统改进、AI检查、学习分析、Claude Code、自动化、智能体优化。