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共找到 148 个 Skills
适用于创建新技能、编辑现有技能、审核技能质量或在部署前验证技能的场景。触发场景包括技能创作请求、技能审核需求或“技能无法正常工作”的反馈。
检测Agent迭代是否正在向稳定解决方案收敛或遇到瓶颈。内容涵盖收敛信号、瓶颈检测、非收敛诊断、将测试通过率作为收敛指标，以及大型项目的进度跟踪。触发短语："convergence"、"is the agent converging"、"ceiling detection"、"when to stop iterating"、"diminishing returns"
Nous Research旗下Hermes Agent框架专家指南，包含自我提升学习循环、三层内存系统及自动Skill创建功能
采用与服务商无关的最佳实践，设计、审核和重构生产级安全的Agent控制框架，涵盖工具、权限、规划、上下文和可观测性等方面。
用于Lucid Agents SDK的技能包——这是一个用于构建和变现AI Agent的TypeScript框架。在构建或修改Lucid Agents项目、处理Agent入口点、支付、身份认证或A2A通信时使用本技能包。 激活场景：构建或修改Lucid Agents项目、处理Agent入口点、支付、身份认证或A2A通信、在lucid-agents单体仓库中开发、创建新模板或CLI功能，或对Lucid Agents架构或API有疑问时。
使用Convex和TanStack Start构建全栈应用的综合指南。当你在以Convex作为后端数据库、搭配TanStack Start（React元框架）的项目中工作时，可使用本技能。内容涵盖Schema设计、查询、变更、操作、基于Better Auth的认证、路由、数据获取模式、SSR、文件存储、任务调度、AI Agent以及前端模式。在实现功能、调试问题或需要Convex + TanStack Start最佳实践指导时使用本指南。
用于RAG/LLM的基础数据支撑。返回为LLM优化的预提取网页内容（文本、表格、代码）。支持GET和POST请求。可根据内容复杂度调整max_tokens/结果数量。支持Goggles、本地/POI功能。若需AI直接返回答案请使用answers接口。推荐给所有构建AI/Agent类应用的开发者。
应用适用于生产环境的LangChain SDK链、Agent与内存模式。 适用于实现LangChain集成、代码重构，或为LangChain应用制定团队编码标准的场景。 可通过如下短语触发：“langchain SDK patterns”、“langchain best practices”、“langchain code patterns”、“idiomatic langchain”、“langchain architecture”。
用于借助ADK在Google Cloud的Gemini Enterprise Agent平台上构建、评估和部署AI Agent的CLI及技能集
使用LangGraph、ChromaDB RAG和Polygon.io数据构建用于实时金融期权分析的AI Agent
30分钟内将全新Ubuntu VPS快速搭建为包含安全工具与协作基础设施的完整多Agent AI开发环境
该流程通过一套规范的探索→规划→实现→验证循环，让你能够有信心地调整AI Agent的行为——无论是修复已报告的故障，还是引入新需求、业务规则或策略。它基于MLflow追踪进行问题诊断，将期望行为编码为回归测试套件（在`@mlflow.test` pytest测试中使用`mlflow.genai.evaluate`断言），并迭代Agent而非测试，直到测试通过。当真正的修复需要从上游解决时（如缺失工具、检索源或能力），拒绝采用临时的系统提示补丁。当用户想要修复或更改Agent行为时均可使用此流程，例如“修复我的Agent中的这个问题”“这个答案是错误的”“Agent在幻觉生成内容”“基于此追踪记录改进我的Agent”“让Agent做X而不是Y”“我希望Agent优先推荐/采用X”“新业务规则：Agent应该执行X”“始终/绝不执行X”“更改Agent的默认行为”，或者用户分享了需要处理的追踪记录时。