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共找到 279 个 Skills
Amazon Bedrock AgentCore Memory 用于在多会话间保留Agent的持久化知识。情景记忆用于从交互中学习，短期记忆用于存储会话上下文。适用于构建能记住用户偏好、从对话中学习或在多会话间维持上下文的Agent。
调用扣子(Coze)智能体 API 进行对话、工作流执行等操作。当用户需要集成 Coze 智能体、调用 Coze API、或开发 Coze 相关应用时使用。支持流式和非流式对话、工作流调用等功能。
构建具备规范工作区结构、身份标识与技能的专用OpenClaw Agent
示例Skill模板。请将此描述替换为你的实际Skill的关键词和触发条件。该描述将根据对话上下文决定Skill何时自动加载。
适用于构建自定义Kiro AI Agent或用户询问Agent配置时——为专业开发助手提供JSON结构、工具配置、提示词模板以及安全最佳实践
构建目标驱动型Agent的最佳实践、模式及示例，涵盖面向客户端的交互、反馈边、判断器模式、扇出/扇入、上下文管理以及反模式。
Agent Skills创建指南：涵盖Claude Code、Codex、Gemini CLI及其他AI Agent的技能结构、最佳实践与SKILL.md格式规范
插件结构知识库（仅供其他skills引用，不直接调用）
适用于Microsoft 365 Copilot声明式Agent的完整开发套件，包含三种全面的工作流（基础、高级、验证），支持TypeSpec，并集成Microsoft 365 Agents Toolkit
可根据问题描述为智能体开发搭建全新项目仓库，也可为现有项目配置运维工具链（git、precommits、gitignore、许可证、CI）。会引导用户完成项目命名、运行时选择、包管理器配置、DevOps设置、许可证选择以及项目结构规划。当用户说出“init project”、“new project”、“start a project”、“scaffold repo”、“create repo”，或是描述他们想要构建解决方案的相关问题时使用。
多Agent并行开发周期，涵盖需求分析、探索规划、代码开发与验证环节。编排逻辑在主流程中内联运行（无需独立的编排Agent）。支持基于Markdown进度文档的持续迭代，通过“parallel-dev-cycle”触发。
用于创建和验证Skill与Subagent的工具包。适用场景：创建新Skill（快速或完整模式）、验证现有Skill、选择使用Skill还是Subagent、将文档迁移为Skill、估算Token成本，或运行安全扫描。触发词："create skill"、"build skill"、"validate skill"、"new subagent"、"skills vs subagents"、"estimate tokens"、"security scan"。