搜索结果: "智能体"

复杂任务多代理编排技能Skill orchestrate

4.5

此技能用于通过多代理模式编排复杂任务的执行,包括侦察、构建和审查阶段,以提高任务协调性、自动化程度和工作流效率。关键词:任务编排、多代理系统、工作流协调、人工智能编排、智能体协作。

代理专家创建技能Skill create-expert

4.5

此技能用于自动化创建和维护代理专家结构,采用Act-Learn-Reuse模式,实现代码库同步和自我改进,提升开发效率。关键词:代理专家、Act-Learn-Reuse、自动化、代码库同步、自我改进、AI智能体。

代理SDK开发Skill agent-sdk-development

4.5

本技能专注于Claude代理SDK的开发和使用,提供官方文档查询、安装指导、会话管理、工具创建、权限配置等功能,涵盖TypeScript和Python SDK,适用于构建定制AI代理。关键词:Claude代理SDK, AI智能体, 会话管理, 自定义工具, 权限设置, SDK安装, 成本跟踪

拉尔夫·威格姆自主编码模式Skill ralph-wiggum

4.5

Ralph Wiggum模式是一种自主AI编码循环技能,用于实现无人值守的软件开发。它通过AI智能体如Claude在安全沙箱中连续工作,自动处理任务如功能开发、bug修复和代码重构。关键词:AI编码,自主开发,安全沙箱,Claude AI,自动化软件工程,智能体开发。

OpenRouterLLM模型访问技能Skill llm-models

4.5

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。

Revolt自动化Skill revolt-automation

4.5

这个技能用于通过Rube MCP和Composio的Revolt工具包自动化Revolt平台的任务,提供从工具发现、连接到执行的完整工作流,适用于任务自动化、工作流管理和AI代理集成。关键词:Revolt自动化、Rube MCP、Composio、任务自动化、工作流、AI智能体、工具集成。

并行自动化Skill parallel-automation

4.5

此技能通过Rube MCP自动化Parallel任务,实现工具发现、连接管理和工作流执行,适用于AI代理、自动化脚本和集成开发场景。关键词:Rube MCP, Parallel, 自动化, Composio, 工具集成, AI智能体, 工作流自动化。

创建新技能命令Skill create-command

4.5

此技能用于基于用户需求创建新的Codex技能文件,在指定目录生成SKILL.md文件,适用于AI助手技能开发、自动化工具创建和代码生成,关键词包括Codex技能、AI智能体、技能开发、自动化创建、SEO优化。

智能体中继通信协议Skill using-agent-relay

4.5

这是一个用于多AI智能体协同工作的实时通信系统,提供基于文件协议的中继消息传递功能。关键词:AI智能体通信、多智能体协作、中继协议、实时消息传递、智能体协调、文件协议通信、可靠性机制、智能体管理

ChatKit机器人构建器Skill chatkit-botbuilder

4.5

ChatKit机器人构建器是一个用于创建生产级AI聊天机器人的完整技能指南。它专注于集成OpenAI Agents SDK、MCP工具协议和自定义后端,实现智能对话、实时任务执行和多用户隔离。关键词:ChatKit聊天机器人,OpenAI Agents SDK,MCP工具集成,FastAPI后端,Next.js前端,用户隔离,实时同步,AI智能体开发,生产级部署,多用户系统。

AISDK处理器Skill ai-sdk-handler

4.5

AI SDK 处理器技能专注于利用 Vercel AI SDK 框架,高效集成和实现大语言模型应用。核心功能包括:构建流式聊天机器人、生成动态用户界面、从非结构化文本中提取结构化JSON数据,以及开发可执行多步骤推理的后台智能体工作流。该技能适用于需要实时交互、数据自动化处理和复杂AI代理的场景,是开发现代化AI驱动Web应用的关键工具。关键词:Vercel AI SDK, 大语言模型集成, 流式聊天机器人, 生成式UI, AI智能体开发, 结构化数据提取, 多模态AI应用。

土地减少与侵占处理专员Skill land-reduction-trespass

4.5

这是一个用于处理历史土地档案分析的AI智能体技能。它专门针对土地保留地减少、定居者侵占、测量错误和铁路征用等主题,从JSON格式的文档片段中提取、分析和结构化关键证据。该技能遵循严格的法律级协议,要求手动阅读、逐字记录、元数据提取和事实性描述,禁止自动化分析和主观意见,旨在为法律审计和历史研究提供高质量的结构化数据。关键词:土地档案分析,历史证据提取,法律级数据处理,AI智能体,JSON结构化,土地侵占,测量错误,铁路征用,Pukaist保留地。