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面向AI Agent的GitHub讨论CLI工具。支持Claude Code、Codex及其他Agent在GitHub Issues上进行回合制对话。
使用LLM构建AI Agent与工作流的模式和架构指南。适用于设计涉及工具调用、多步骤推理、自主决策或LLM驱动任务编排的系统。
将复杂、耗时的任务委托给Manus AI Agent进行自主执行。当用户说出‘use manus’、‘delegate to manus’、‘send to manus’、‘have manus do’、‘ask manus’、‘check manus sessions’时，或者任务需要深度网络调研、市场分析、产品对比、股票分析、竞品调研、文档生成、数据分析，或是能从具备并行处理能力的自主Agent执行中获益的多步骤工作流时，均可使用。
创建高效AI Agent技能的指南。当用户想要创建新技能（或更新现有技能），通过专业知识、工作流或工具集成来扩展AI Agent的能力时，可使用本指南。本指南适用于所有支持SKILL.md格式的Agent（如Claude Code、Cursor、Roo、Cline、Windsurf等）。触发词包括“create skill”、“new skill”、“package knowledge”、“skill for”。
AI Agent的完整Hindsight文档。可通过本文档了解Hindsight的架构、API、配置以及最佳实践。
适用于Graphiti和Zep的综合技能——面向AI Agent的时序知识图谱框架，具备动态上下文工程能力
为Claude Code及其他AI Agent生成专业的Agent Skills。创建包含SKILL.md、参考文档、脚本和模板的完整技能包。适用于创建新技能、生成自定义斜杠命令或构建可复用的AI能力场景。可根据Agent Skills规范进行验证。
Model Context Protocol（MCP）服务器开发与工具管理。支持语言：Python、TypeScript。核心能力：构建MCP服务器、集成外部API、发现/执行MCP工具、管理多服务器配置、设计以Agent为中心的工具。可执行操作：创建、构建、集成、发现、执行、配置MCP服务器/工具。关键词：MCP、Model Context Protocol、MCP server、MCP tool、stdio传输、SSE传输、工具发现、资源提供方、提示词模板、外部API集成、Gemini CLI MCP、Claude MCP、Agent工具、工具执行、服务器配置。适用场景：构建MCP服务器、将外部API集成为MCP工具、发现可用MCP工具、执行MCP功能、配置多服务器环境、为AI Agent设计工具。
面向AI Agent的结构化网络调研框架，可指导你的Agent开展多源调研，将调研结果整合为可执行简报，维护调研库，并且长期追踪动态变化的主题。适用于市场调研、竞品分析、主题深度调研，或者趋势与新闻的持续监控场景，可兼容任何具备网页搜索能力的Agent。
使用Apollo MCP Server连接AI Agent与GraphQL API的指南。在以下场景使用本技能：(1) 搭建或配置Apollo MCP Server，(2) 通过GraphQL操作定义MCP工具，(3) 使用自省工具（introspect、search、validate、execute），(4) 排查MCP服务器连接或工具执行问题。
创建一种以用户故事的形式记录功能需求的结构化格式。AI Agent可验证和跟踪的、带有可测试验收标准的JSON文件。
使用SendAI的Solana Agent Kit构建与Solana区块链交互的AI Agent的综合指南。涵盖60余种操作、LangChain/Vercel AI集成、MCP服务器搭建以及自主Agent模式。