AI智能体 Skill技能列表
大语言模型函数调用Skill LLMFunctionCalling
大语言模型函数调用（工具使用）技能，使大语言模型能够通过调用预定义函数与外部系统交互，实现结构化输出和外部集成。该技能包括函数定义、执行流程、错误处理、安全考虑等关键技术，适用于构建AI智能体、自动化任务和增强LLM应用能力。关键词：大语言模型，函数调用，工具使用，AI集成，结构化输出，LLM扩展。
Claude代码跟踪技能Skill trace-claude-code
这个技能用于自动将Claude Code对话跟踪到Braintrust平台，实现AI编码会话的可观察性、监控和调试，提供层次化跟踪以优化开发流程。关键词：Claude Code, Braintrust, 跟踪, 可观察性, AI编码, 调试, 监控, 开发工具
AI代理开发技能Skill ai-agents
本技能提供 AI 代理开发的生产级操作模式，涵盖 MCP 集成、RAG 应用、交接协调、多层防护等关键词，用于设计、构建和部署 AI 代理，提升 SEO 搜索效果。
PufferLib高性能强化学习框架Skill pufferlib
PufferLib 是一个高性能强化学习框架，专为加速机器学习实验而设计，支持快速并行训练、向量化环境模拟和多智能体系统开发。它能集成多种游戏环境如Atari、Procgen和PettingZoo，通过优化实现高达2-10倍的速度提升。适用于AI智能体、深度学习、强化学习、机器学习、游戏AI和高速实验等场景。关键词：PufferLib、强化学习、高性能、并行训练、向量化、多智能体、AI智能体、机器学习、深度学习、游戏AI。
Braintrust追踪ClaudeCode技能Skill braintrust-tracing
这个技能用于在Braintrust平台中追踪和监控Claude Code会话，包括钩子架构、子代理相关性、调试和状态管理。它帮助开发者和AI工程师优化AI代码生成工具，实现性能监控、问题排查和数据收集。关键词：Braintrust, Claude Code, 追踪, 调试, AI代理, 钩子架构, 子代理相关性, 状态管理, 性能监控, 数据收集。
CrewAI多代理架构师Skill crewai
这个技能是关于使用CrewAI框架设计和协调多AI代理团队的。它帮助构建角色基础的AI代理系统，支持任务定义、流程编排和复杂工作流管理。适用于自动化协作、智能工作流和AI团队设计。关键词：CrewAI, 多代理, AI团队, 角色基础, 工作流自动化, AI代理设计。
杠杆点审计Skill leverage-point-audit
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。
plugin-structureSkill plugin-structure
这个技能是关于Claude Code插件结构的理解和组织，帮助开发者创建和维护具有标准化目录布局、自动发现组件、清单配置和可移植路径的插件。它涵盖了命令、代理、技能和钩子的设置，提升插件开发效率和可维护性。关键词包括：Claude插件、技能结构、自动加载、目录规范、AI插件开发。
持续学习v2-基于本能的架构Skill continuous-learning-v2
这是一个高级持续学习系统，专为Claude Code设计，通过钩子（hooks）100%可靠地观察会话活动，创建原子本能并赋予信心评分，然后聚类演化为技能、命令和代理，帮助用户个性化编程工作流和提高效率。关键词：持续学习、本能学习、Claude Code、原子本能、信心评分、技能演化、AI代理、编程辅助。
最小最大化Skill minimax
Minimax技能是一种基于最小最大化算法的决策优化工具，主要用于博弈论、人工智能决策系统和游戏策略分析。该技能能够评估对抗性场景中的最优决策路径，通过递归搜索和评估函数实现智能决策。适用于棋类游戏AI、策略优化、风险评估和竞争性决策场景。关键词：minimax算法，博弈论，人工智能决策，游戏AI，策略优化，对抗搜索，评估函数，递归算法，决策树，最优策略
智能群集PR评审Skill dyad:swarm-pr-review
此技能使用AI智能体团队协作进行Pull Request（PR）评审，旨在自动化代码质量检查、识别潜在错误、优化用户体验，并达成共识。通过三个专家角色（正确性、代码健康、UX）协同工作，提高软件开发效率和质量保证。关键词包括：代码评审、AI智能体、团队协作、PR评审、软件测试、自动化评审、代码质量、DevOps、智能评审。
编排器设计技能Skill orchestrator-design
该技能专注于设计和管理O-Agent系统，用于编排多代理车队，实现代理的创建、命令、监控和删除，提供统一接口以优化任务执行和资源管理。关键词：多代理编排、AI智能体管理、架构设计、工作流协调、代理生命周期、可观测性、编排器系统。