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共找到 148 个 Skills
基于golanggraph实现图式工作流、langchaingo实现LLM调用的AI Agent开发标准，涵盖工具集成、MCP及LLM最佳实践（上下文压缩、提示词缓存、注意力引导、工具响应截断）。
使用CrewAI、LangGraph和自定义Agent构建自主Agent、多Agent系统及Agent编排的AI Agent开发工作流。
当用户提出‘分解任务’‘创建任务列表’‘规划实现方案’‘拆分架构’‘创建Agent任务’‘规划MVP构建’‘拆分功能模块’‘制定执行计划’，或是提及任务分解、Agent开发工作流、实施规划时，均可使用本Skill。这是一套用于AI Agent开发的两阶段工作流，可生成细粒度、可测试的任务。
用于构建具备长期记忆的有状态AI Agent的Letta框架。适用于AI Agent开发、内存管理、工具集成以及多Agent系统。
NEAR AI Agent开发与集成指南。适用于在NEAR上构建AI Agent、集成AI模型、创建Agent工作流，或在NEAR Protocol上实现AI驱动的dApp场景。
从LLM基础到多智能体系统的AI Agent开发结构化学习路线图（中英双语）
针对AI Agent开发场景分析代码仓库的适配效率。从文档、架构、测试、类型安全、Agent指令、文件结构、上下文优化、安全8个维度进行评分，并生成ASCII仪表盘。适用于评估AI就绪度、为Claude Code准备代码库，或优化代码仓库结构以适配AI辅助开发场景。
当用户想要「创建Agent项目」「启动新的ADK项目」「为我构建新Agent」「为项目添加CI/CD」「添加部署功能」「增强我的项目」或「升级我的项目」时，应使用本技能。它属于Google ADK（Agent Development Kit）技能套件的一部分，涵盖`agents-cli scaffold create`、`scaffold enhance`和`scaffold upgrade`命令、模板选项、部署目标以及原型优先工作流。请勿用于编写Agent代码（请使用google-agents-cli-adk-code）或执行部署操作（请使用google-agents-cli-deploy）。
为Genkit Dart SDK生成代码并提供文档支持。适用于用户需要在Dart中构建AI Agent、使用Genkit工作流，或在Dart/Flutter应用中集成大语言模型（LLM）的场景。
使用Agents SDK在Cloudflare Workers上构建AI Agent。适用于创建有状态Agent、持久化工作流、实时WebSocket应用、定时任务、MCP服务器或聊天应用场景。内容涵盖Agent类、状态管理、可调用RPC、Workflows集成以及React hooks。
全面的Mastra框架指南。讲解如何查找最新文档、验证API签名，以及构建Agent和工作流。涵盖文档查找策略（嵌入式文档、远程文档）、核心概念（Agent与工作流、工具、记忆、RAG）、TypeScript要求和常见模式。在所有Mastra开发工作中使用本指南，确保你使用的是已安装版本或最新文档中的当前API。
inference.sh 的 Python SDK - 运行AI应用、构建Agent，并集成150+种模型。包名称：inferencesh（可通过 pip install inferencesh 安装）。支持同步/异步、流式传输、文件上传功能。可通过模板或自定义模式构建Agent，具备工具构建器API、Skills以及人工审批机制。适用场景：Python集成、AI应用开发、Agent开发、RAG流水线、自动化。相关关键词：python sdk, inferencesh, pip install, python api, python client, async inference, python agent, tool builder python, programmatic ai, python integration, sdk python