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共找到 279 个 Skills
基于addyosmani/agent-skills框架编排端到端软件开发流程。它会引导用户完成「定义→规划→构建→验证→评审→发布」全阶段，为每个步骤创建子Agent，持久化跟踪状态，始终聚焦于工作流的完整执行。当用户提出「我们来构建X」、「帮我实现X」、「带我完成X」这类需求，或是需要结构化的多阶段开发指导时可使用该工具。当任务复杂度较高、适合分阶段执行时也会自动触发。
从OpenAI Codex Rust代码库中提取的编码模式——一个具备严格错误处理、异步模式和工作区组织的生产级CLI/Agent系统
将MLflow ResponsesAgent从Databricks Model Serving迁移到Databricks Apps。适用场景：(1) 用户希望从Model Serving迁移到Apps；(2) 用户拥有带有predict()/predict_stream()方法的ResponsesAgent；(3) 用户希望转换为@invoke/@stream装饰器。
完整的Claude Code插件开发系统。当用户有以下需求时自动激活： (1) 开发具备2025年特性的插件 (2) 为插件添加Skills/Commands/Agents (3) 将现有代码打包为插件 (4) 将插件发布至市场 (5) 验证插件结构 (6) 获取插件开发指导 可自主创建结构规范、符合最佳实践的生产级插件。
Claude Agent SDK 指南 - 构建基于Claude的自定义AI Agent。内容涵盖安装、身份验证提供商、工具权限、基于文件的配置、TypeScript/Python代码示例以及项目脚手架模板。
全面掌握用于构建生产级AI Agent与工作流的Microsoft Agent Framework。 针对Agent构建、工作流设计、AutoGen迁移以及企业级AI任务自动激活。
执行跨AI供应商的多Agent系统编排，支持任务移交、路由与工作流管理。 适用于构建需要Agent协作、任务委派或工作流协调的复杂AI系统。 可通过「创建多Agent系统」「编排Agent」「协调Agent工作流」等指令触发。
使用Dify的可视化工作流平台构建LLM应用。适用于创建AI聊天机器人、实现RAG流水线、开发带工具的Agent、管理知识库、部署LLM应用，或通过拖拽方式构建工作流。支持数百种LLM模型，以及Docker/Kubernetes部署。
面向openclaw用户的分步指南，指导你使用aixyz构建、部署并实现AI Agent的商业化变现。内容从零开始覆盖全流程：安装Bun、搭建Agent项目骨架、选择部署方案、创建加密钱包、为链上注册充值费用，以及Agent上线后的营销策略。
适用于Python和TypeScript的Anthropic Claude API使用模式。涵盖Messages API、流式传输、工具调用、视觉功能、深度思考、批量处理、提示词缓存以及Claude Agent SDK。适用于使用Claude API或Anthropic SDK构建应用程序的场景。
创建新 skill。何时使用：当用户说"创建 skill"、"新建 skill"、"添加 skill"、"初始化 skill"时。
当用户提出‘使用Claude构建AI Agent’‘使用Claude Agent SDK’‘将claude-agent-sdk集成到项目中’‘搭建带工具的自主代理’等需求，或是需要获取Anthropic Claude Agent SDK在Python和TypeScript中的最佳实践指导时，可使用本技能。