搜索结果: "智能体"

Claude代码技能Skill claude-code-skills

4.5

这个技能提供了创建和管理Claude Code技能的全面参考,涵盖渐进式披露、SKILL.md结构、references/组织、frontmatter规范和模块化能力开发的最佳实践。适用于构建新技能或改进现有技能架构,提高AI智能体开发效率。关键词:Claude Code、技能创建、参考文档、渐进式披露、SKILL.md、AI智能体、代码技能开发、元技能参考。

MCP服务器开发指南Skill mcp-builder

4.5

这个技能提供创建MCP(模型上下文协议)服务器的全面指南,用于让大型语言模型(LLMs)通过工具与外部服务交互,支持Python和Node/TypeScript开发,涵盖从研究、规划到实现、测试的全过程。关键词:MCP服务器、LLM工具、API集成、AI代理、后端开发、模型上下文协议、Python、TypeScript、AI应用、智能体交互。

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。

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。

技能创建器Skill skill-creator

4.5

本技能是用于创建和更新Codex AI代理技能的指南,提供专业工作流程、工具集成和资源管理,帮助用户设计高效技能。关键词:技能创建、AI代理、工作流设计、工具集成、Codex扩展、技能开发、人工智能应用、智能体技能

MCP服务器管理与工具集成Skill mcp

4.5

该技能提供Model Context Protocol (MCP)的完整API参考,用于管理MCP服务器、集成外部工具和AI模型。适用于开发AI应用、自动化工具调用和服务器配置,提升AI集成效率。关键词:MCP,模型上下文协议,AI集成,服务器管理,工具调用,API开发,AI智能体。

进化推荐Skill recommend-evolution

4.5

进化推荐技能用于在AI代理生态系统中检测能力缺口,当出现重复错误、需求不匹配或集成问题时,推荐标准化的进化方案并记录,以优化系统性能。关键词:AI智能体、进化推荐、能力缺口检测、标准化记录、反思规划、机器学习代理、系统优化。

多智能体可观测性Skill multi-agent-observability

4.5

这个技能用于构建多智能体系统的可观测性接口,专注于监控代理执行、跟踪指标、实施日志记录和调试工作流,以提高系统的可靠性和可扩展性。关键词包括多智能体、可观测性、监控、日志、调试、AI智能体。

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。

自定义代理设计Skill custom-agent-design

4.5

这个技能用于设计和构建自定义AI代理,利用Claude Agent SDK,包括定义代理目的、选择合适模型、设计系统提示、配置工具访问等步骤。它帮助开发者和AI工程师创建领域特定的自动化解决方案,优化AI代理的性能和功能。关键词:自定义代理设计、Claude Agent SDK、AI智能体、系统提示、工具配置、领域自动化。

Gemini上下文桥接Skill gemini-context-bridge

4.5

这个技能用于在Claude Code和Gemini CLI之间同步上下文和提供代理委托策略,促进AI智能体之间的协作。它通过同步CLAUDE.md到GEMINI.md来确保项目规则一致,并帮助用户根据任务类型选择最合适的AI代理。关键词:上下文同步、代理委托、Gemini CLI、Claude Code、AI智能体、AI代理协作。

MCP服务器构建指南Skill mcp-builder

4.5

这个技能是指导如何创建高质量的MCP(模型上下文协议)服务器,使大型语言模型(LLMs)能通过精心设计的工具与外部服务和API交互。涵盖从研究规划到实施评估的全流程,适用于AI智能体开发、后端集成和LLM应用构建。关键词:MCP, 服务器, AI, LLM, 工具, 外部服务, 开发指南, 智能体, API集成。