搜索结果: "智能体"

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Claude反射系统Skill claude-reflect

4.5

Claude反射系统是一个AI智能体自学习框架,通过自动捕获用户修正指令和手动处理机制,实现AI模型的持续优化和知识更新。该系统支持修正检测、学习队列管理、知识库更新等功能,适用于大模型微调、AI智能体开发、人机交互优化等场景。关键词:AI自学习、修正捕获、知识更新、Claude优化、智能体训练、人机交互、模型微调、学习系统

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项目研究模式Skill project-research

4.5

这是一个AI辅助研究技能模板,用于定义和规范特定项目的研究工作流程。它提供了一套完整的框架,包括研究范围界定、来源管理、智能体协调、信息综合和输出格式化。关键词:AI研究助手、工作流模式、智能体协调、信息综合、来源管理、研究自动化、知识管理、项目研究框架。

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幽灵规范提取技能Skill ghost

4.5

这个技能用于从现有代码仓库中提取语言无关的规范(spec)和测试,创建可移植的幽灵包。它支持跨语言实现,确保行为一致性,适用于函数库和智能体系统的测试场景,并包括验证和证据记录。关键词:幽灵包、规范提取、测试自动化、语言无关、行为验证、仓库分析。

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MCP服务器开发Skill mcp-builder

4.5

这个技能专注于创建高质量的MCP(模型上下文协议)服务器,使大型语言模型(LLMs)能够通过设计良好的工具与外部服务进行交互。它涵盖了从研究规划到实现、测试和评估的全流程,支持Python和TypeScript开发,并包括错误处理、分页和可操作错误消息等关键功能。关键词:MCP服务器、LLM交互、API集成、工具设计、TypeScript开发、Python开发、AI智能体、模型上下文协议、服务器开发、AI应用集成。

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代理原生架构审计Skill agent-native-audit

4.5

代理原生架构审计技能用于对代码库进行全面的代理原生架构审查。通过启动并行子代理评估八个核心原则(如动作对等、工具作为原语),生成评分报告,帮助识别和改进代理实现中的架构问题。关键词:代理原生架构、审计、AI智能体、代码审查、架构原则、评分报告、软件优化。

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工作流创建器Skill workflow-creator

4.5

工作流创建器技能用于创建多代理协调工作流,自动化复杂任务,适用于企业工作流、操作流程和自定义协调模式。该技能能处理多阶段流程的标准化和代理协调,提高自动化效率和系统可维护性。关键词:工作流创建、多代理协调、自动化流程、企业工作流、AI智能体、DevOps、架构设计、软件自动化。

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模型选择技能Skill model-selection

4.5

此技能帮助开发者为自定义AI代理任务选择适当的Claude模型(Haiku、Sonnet、Opus),基于任务复杂度、成本敏感性、质量要求和延迟需求进行权衡优化。关键词:Claude模型选择,AI智能体,成本优化,性能评估,自定义代理开发。

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杠杆点审计Skill leverage-point-audit

4.5

这是一个审计代码库的工具,使用12个杠杆点框架来优化AI代理的编码能力。它帮助识别差距、提供优先建议,提升自主工作成功率。关键词:代理编码、审计工具、杠杆点、代码优化、AI智能体、自动化工作流。

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代理专家创建技能Skill agent-expert-creation

4.5

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。

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Printautopilot自动化工具Skill printautopilot-automation

4.5

此技能用于通过Rube MCP和Composio平台自动化Printautopilot任务,包括工具发现、连接验证和执行工作流,适用于自动化工作流和工具集成。关键词包括自动化、Printautopilot、Rube MCP、Composio、AI智能体、工作流、工具集成。

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子代理创建与管理Skill sub-agents

4.5

此技能专注于AI子代理的创建与配置,使用户能构建专门的人工智能代理,具有自定义提示、工具和模型,用于自动化特定任务,如代码审查、调试和探索。关键词:AI代理、子代理、配置管理、工具选择、模型优化、任务自动化、代码审查、调试、AI智能体。

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Slime大模型强化学习微调框架Skill slime-rl-training

4.5

Slime 是一个专为大语言模型(LLM)设计的后训练强化学习框架,结合 Megatron-LM 进行高效训练和 SGLang 进行高吞吐量推理生成。它支持 GLM、Qwen3、DeepSeek 等多种模型,适用于自定义数据生成、多轮对话训练和智能体开发,关键词包括:大语言模型、强化学习、后训练、Megatron-LM、SGLang、微调、AI 智能体。