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。

这个技能是一种基于文件的规划方法，专为复杂任务和AI代理设计，通过创建task_plan.md、findings.md和progress.md文件来维护持久上下文，优化工作流程管理。适用于多步骤任务、研究或涉及许多工具调用的场景。关键词包括文件规划、任务管理、AI智能体、持久化内存、工作流程优化、上下文管理。

产品专家设计技能专注于创建人工智能驱动的智能代理，以自适应优化用户体验和实现个性化功能。它用于设计学习用户行为的系统、构建用户专属的专家数据文件，并集成AI技术进行动态UI调整和推荐优化。关键词：人工智能代理，用户体验设计，个性化算法，用户行为分析，智能推荐系统，AI智能体，产品个性化。

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。

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。

此技能允许Claude人工智能连接并操作1000多个外部应用，如Gmail、Slack、GitHub等，实现发送电子邮件、创建GitHub问题、发布Slack消息、管理Notion笔记等自动化任务，提升工作效率和集成能力。关键词：Claude、应用连接、自动化、电子邮件、Slack、GitHub、Composio、工具路由、AI智能体。

这个技能提供Claude Code插件中代理开发的全面指南，用于创建、配置和管理自主AI代理，包括代理结构设计、触发条件设置、系统提示编写和最佳实践。关键词：代理开发、Claude插件、AI智能体、系统提示、自主代理、插件开发、AI应用。

LinkedClaw谈判技能是一个AI智能体市场工具，用于人才匹配、任务悬赏和自动化交易谈判。它支持智能体代表用户发布或认领悬赏任务、进行统一搜索、获取个性化摘要，并全流程自动化处理从匹配、协商到交易完成的各个环节。关键词：AI智能体市场，人才匹配，悬赏任务，自动化谈判，自由职业平台，技能对接，交易生命周期管理。

这是一个用于自动化执行去中心化应用（DApp）开发任务的智能体技能。它遵循软件设计文档（SDD）规范，通过读取任务清单、实施计划和技术规格，自主完成智能合约编写、TypeScript开发、文档撰写等工作。该技能内置了严格的质量检查流程，包括代码检查、格式验证、类型检查和合约编译，并采用零容忍政策确保代码质量。它支持分阶段评审，能调用专门的评审代理进行代码审查，并在每个任务完成后自动提交代码、更新状态。最终，它能生成实施摘要并更新Pull Request状态，实现从开发到代码提交的端到端自动化工作流。关键词：DApp开发，智能合约，自动化实施，代码评审，质量检查，任务管理，Git提交，区块链开发，Midnight Network。

蜂巢智能体构建核心概念技能提供了构建目标驱动AI智能体的完整基础知识体系，涵盖智能体架构设计、节点类型（事件循环与函数节点）、工具发现与验证、工作流编排等核心概念。本技能适用于AI智能体开发者、LLM应用工程师、自动化流程构建者，帮助用户理解智能体开发的基础原理、架构模式和最佳实践，为构建复杂的AI驱动应用提供理论指导。关键词：AI智能体开发、目标驱动架构、事件循环节点、工具发现、工作流编排、LLM应用、自动化流程、Python智能体、MCP工具、图执行引擎。

这是一个用于构建和部署检索增强生成（RAG）系统的技能。它详细说明了如何从文档中摄取数据、进行文本分块和向量化，并利用向量数据库（Qdrant）进行高效检索。该系统集成了提示工程和个性化设置，并通过智能体（Agent）类管理大语言模型调用，旨在为问答、知识库构建等场景提供准确、上下文相关的AI生成内容。关键词：RAG，检索增强生成，向量搜索，Qdrant，大语言模型，智能体，提示工程，知识库，AI应用。

这是一个用于法律证据分析的AI智能体技能。它专门处理涉及强制投降、威胁、程序违规和缺乏知情同意等主题的文档。该技能遵循严格的法律级协议，要求分析师手动阅读和分析JSON格式的文档内容，提取关键证据，生成结构化报告，并确保元数据完整性。核心功能包括：文档分析、证据提取、JSON报告生成、OCR处理、任务标记和提交验证。适用于法律调查、历史研究、合规审计等需要严谨证据处理的场景。