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。

这个技能封装了OpenAI Assistants API v2，用于快速构建状态ful的聊天机器人应用，支持代码解释器、文件搜索和RAG技术，提高开发效率并预防常见错误。关键词：OpenAI, 助手API, 聊天机器人, RAG, 代码解释器, 文件搜索, AI智能体, 状态ful对话, 向量存储, 错误处理。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。