AI智能体 Skill技能列表
AgenticaAI代理开发工具包Skill agentica-sdk
Agentica SDK 是一个用于构建和部署AI代理的Python框架，提供@agentic装饰器、spawn()函数、状态持久化、MCP工具集成和多代理协调功能。适用于开发智能代理、集成外部工具、实现代理协作、调试代理行为等场景。关键词：AI代理、Python开发、代理框架、MCP集成、多代理系统、代理持久化、令牌跟踪。
AWSBedrockAgentCoreSkill aws-agentcore
这个技能专注于使用 AWS Bedrock AgentCore 构建和部署生产级的 AI 代理，支持工具集成（如 Lambda 工具）、代理编排、内存管理和观测性，适用于开发智能助手、客户支持代理等应用。关键词：AWS Bedrock, AgentCore, AI 代理, 工具使用, 代理编排, Lambda 集成, 内存管理, 观测性, AWS 基础设施, Bedrock 模型集成。
减少与委托框架技能Skill reduce-delegate-framework
此技能应用于优化AI代理的提示、工作流程和上下文管理，通过减少不必要信息和委托任务来提高性能。它使用减少和委托策略来管理上下文窗口，解决如上下文腐烂或污染的问题，适用于管理上下文限制、提高代理效率。关键词：上下文管理、提示优化、AI智能体、工作流程、减少委托框架、R&D框架。
持续规则导向指南技能Skill always-on-guidance
这个技能提供了一个持续运行的规则导向指南，用于规范和优化claude-plugin智能体的行为，确保使用正确的工具（如群体插件工具），避免使用已弃用的功能，并遵循模型特定默认设置。它强调简洁、行动导向的输出，并包括测试纪律，以提高开发效率和代码质量。关键词：AI智能体、规则导向、持续指导、群体协调、测试模式。
代理执行跟踪器Skill trace
该技能用于显示AI代理执行过程中的时间线跟踪和性能分析，帮助开发者监控和优化代理、工具、技能的交互流程。关键词包括：代理执行、时间线跟踪、性能摘要、MCP工具、流模式分析、瓶颈检测、模式转换、失败集群。
代理管道执行Skill pipeline
此技能实现了一个管道模式，用于自动化执行顺序AI代理链，每个阶段接收前阶段的输出作为上下文，适用于研究、实现和调试等工作流。关键词：管道模式、顺序代理链、上下文传递、AI智能体、工作流自动化。
工作反思技能Skill reflect-on-work
工作反思技能是一个用于AI智能体在完成任务后，系统化地总结学习、评估成效、识别模式的标准化框架。它强制要求输出包含知识更新（如代码库结构、编程惯例、设计决策、常见陷阱）和反思（成功之处、失败之处、发现的模式）的JSON格式报告。该技能旨在促进AI的持续学习和系统演进，确保输出质量，并为后续任务优化提供数据支持。关键词：AI智能体，反思模式，知识更新，JSON输出，系统演进，工作流程优化，代码分析，模式识别。
AgenticDevelopmentSkill agentic-development
构建和编程AI智能体以执行多步骤任务和工具操作
插件优化Skill optimize-plugin
此技能用于自动化验证和优化Claude插件的结构、模板符合性、工具模式及令牌预算，支持版本管理和报告生成，帮助提升插件质量与开发效率。关键词包括：插件验证、插件优化、结构检查、模板合规、AI工具、自动化测试、版本控制、报告生成。
技能创建器Skill skill-creator
技能创建器是一个专门用于创建、验证和转换技能的AI工具，旨在支持多代理生态系统中的自我进化。它能够从零开始生成新技能、将MCP服务器转换为标准化技能结构、从GitHub安装现有技能、验证技能定义的完整性，并自动将技能分配给相关AI代理。此工具强调自动化、标准化和安全性，包括研究门和安全审查机制，确保技能的质量和一致性。关键词包括：技能开发、AI代理创建、MCP转换、自动化工作流、生态系统集成、安全验证、多代理系统、自我进化。
最小可行代理层Skill minimum-viable-agentic
这个技能指导团队创建基本的代理层组件，用于启动代理式编码，包括设置AI开发者工作流、创建提示模板和实现脚本，适用于新项目启动或现有代码库自动化。关键词：代理层, AI智能体, 工作流, 自动化编码。
代理提示级别快速参考Skill list-prompt-levels
这个技能提供了一个快速参考框架，用于理解和应用代理提示的七个级别，帮助用户根据任务复杂度选择合适的提示，优化AI智能体工作流。关键词：代理提示，提示级别，AI智能体，工作流优化，快速决策，智能提示管理。