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共找到 279 个 Skills
使用Pydantic AI构建AI Agent——涵盖工具、功能、结构化输出、流式传输、测试以及多Agent模式。当用户提及Pydantic AI、导入pydantic_ai、或要求构建AI Agent、添加工具/功能、流式输出、通过YAML定义Agent、测试Agent行为时，可使用本技能。
Morph WarpGrep（快速智能代码搜索工具）与Fast Apply（10500令牌/秒代码编辑工具）的集成指南。适用于构建需要快速精准代码搜索，或需高效应用AI生成的代码编辑内容的编码Agent场景。尤其适合大型代码库、深度逻辑查询、Bug追踪及代码路径分析。
适用于所有Agent类型的通用ChromaDB集成模式，支持语义搜索、持久化存储和模式匹配。当Agent需要存储/搜索大型数据集、构建知识库、执行语义分析或在会话间保持持久化记忆时使用。
运用零样本、少样本、思维链和结构化输出技术设计高效的LLM提示词。适用于构建需要可靠输出的LLM应用、实现RAG系统、创建AI Agent，或优化提示词质量与成本。涵盖OpenAI、Anthropic及开源模型，并提供Python/TypeScript多语言示例。
使用适用于JavaScript的Azure AI Projects SDK（@azure/ai-projects）构建AI应用程序。适用于处理Foundry项目客户端、Agent、连接、部署、数据集、索引、评估或获取OpenAI客户端等场景。
初始化并配置LangGraph项目，包括合理的项目结构、langgraph.json配置、环境变量和依赖管理。适用于以下场景：(1) 创建新的LangGraph项目；(2) 配置langgraph.json用于部署；(3) 为LLM提供商配置环境变量；(4) 初始化Agent项目结构；(5) 使用LangGraph Studio搭建本地开发环境；(6) 配置依赖（pyproject.toml、requirements.txt、package.json）；(7) 排查项目配置问题。
Agentica SDK与Claude Code CLI代理集成指南
由mcp-create-declarative-agent.prompt.md转换而来的Skill
一份使用LangGraph 1.0构建Agent的综合指南与参考资料，涵盖ReAct Agent、状态图以及工具集成等内容。
使用Subconscious平台构建AI Agent。适用于以下场景：构建Agent、创建AI Agent、使用Subconscious、基于TIM构建、创建带工具的Agent、研究型Agent、搜索型Agent、工具调用型Agent，涉及subconscious.dev、TIMRUN、tim、tim-edge、timini、tim-gpt、tim-gpt-heavy等。请勿用于不涉及Subconscious的通用OpenAI/Anthropic/LLM任务。
2026年完整Google Gemini API参考手册，编写调用Gemini模型的代码时可随时查阅。内容覆盖google-genai SDK、Gemini 3/3.1模型、思想签名、推理配置、Interactions API、文件搜索（托管RAG）、Computer Use、URL上下文、Nano Banana图像生成、Live API、临时令牌、TTS、Veo视频生成、Lyria音乐生成及所有工具。请始终优先使用`from google import genai`而非任何旧版导入方式。任何Gemini API相关问题（哪怕是简单问题）都可以参考这份资料。
使用Git worktree管理并行开发。涵盖带端口分配的worktree创建、环境同步、多Agent工作流的分支隔离、自动化清理以及Docker Compose集成。适用于同时处理多个分支、运行并行CI校验或者隔离Agent工作区的场景。