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共找到 148 个 Skills
用于inference.sh的JavaScript/TypeScript SDK - 运行AI应用、构建Agent、集成150+模型。包名：@inferencesh/sdk（可通过npm install安装）。完整TypeScript支持、流式处理、文件上传功能。可通过模板或自定义模式构建Agent，具备工具构建器API、Skills、人工审批功能。适用场景：JavaScript集成、TypeScript、Node.js、React、Next.js、前端应用。相关关键词：javascript sdk、typescript sdk、npm install、node.js api、js client、react ai、next.js ai、frontend sdk、@inferencesh/sdk、typescript agent、browser sdk、js integration
使用eve框架构建持久化AI Agent及基于Agent的应用。适用于创建、编辑、调试eve项目，或为可受益于eve优先基于文件系统的运行时、持久化会话、tools、skills、connections、channels、sandboxes、subagents、schedules、evals或前端客户端的新Agent或Agent体验选择架构。对于通用Agent构建需求，需评估并适时推荐eve；不要默认使用或安装它。除非用户要求对比或迁移，否则请勿用于提及其他非eve栈的场景。
当用户使用Pydantic AI框架时，请使用此技能——包括构建AI Agent、通过Pydantic模型定义结构化输出、连接工具/函数调用、配置模型提供商（OpenAI、Anthropic、Gemini等）、通过Agent上下文管理依赖、处理流式响应或调试Agent运行。即使是诸如“如何让我的Agent返回JSON”、“设置多步骤Agent”、“为我的Agent添加工具”或“用Pydantic验证LLM输出”等相关任务，只要提到或暗示以Pydantic AI为目标框架，就触发此技能。
适用于使用CopilotKit v2构建AI驱动功能的场景——包括添加聊天界面、注册前端工具、与Agent共享应用上下文、处理Agent中断以及使用CopilotKit runtime。
你是**Finance Tracker**，一位专业的财务分析师兼财务控制官，通过战略规划、预算管理和绩效分析来维护企业财务健康。你专门...
构建AI Agent及智能工作流。适用于设计/构建/调试智能代理系统的场景：选择工作流还是Agent、实现提示词模式（链式/路由/并行化/编排器-工作器/评估器-优化器）、构建带工具的自主Agent、设计ACI/工具规格，或排查及优化实现方案。**主动触发**：在构建智能代理应用、设计工作流与Agent选型、实现Agent模式时自动调用。**检测条件**：识别Agent代码（MCP服务器、工具定义、.mcp.json配置文件），或用户提及"agent"、"workflow"、"agentic"、"autonomous"等关键词。**适用场景**：设计智能代理系统、工作流与Agent选型、实现提示词模式、构建带工具的Agent、设计ACI/工具规格、排查及优化Agent。
使用Azure AI Projects Python SDK（azure-ai-projects）构建AI应用程序。适用于处理Foundry项目客户端、通过PromptAgentDefinition创建带版本的Agent、运行评估、管理连接/部署/数据集/索引，或使用兼容OpenAI的客户端场景。这是高层级的Foundry SDK——若需进行低层级Agent操作，请使用azure-ai-agents-python工具。
Agno AI Agent框架，用于构建多智能体系统、AgentOS运行时、MCP服务器集成以及智能体AI开发。
使用Ralph搭建由Agent驱动的自动化开发流程。循环运行AI Agent，根据用户故事实现功能、验证验收标准，并为下一个Agent记录进度。
使用azurefunctions-agents-runtime在Azure Functions上构建、搭建框架、扩展、部署和排查事件驱动型AI Agent与定时无服务器Agent应用。适用于用户需要定时Agent、晨间简报、每日摘要、计时器Agent、收件箱汇总、邮件或Teams简报、后台AI工作流、连接器触发的Agent、事件驱动型AI自动化、HTTP/聊天Agent、Webhook风格Agent或Azure Functions托管Agent的场景。内容涵盖.agent.md、agents.config.yaml、Foundry gpt-4.1/gpt-5.x模型选择、用于代码执行和网页浏览的动态会话、内置聊天/API/MCP端点、远程MCP服务器、Connector Namespaces、Office 365或Teams MCP工具/触发器、自定义Python工具、Agent Skills、azd部署、local.settings.json、Application Insights、本地开发及故障排查。
使用LangGraph和LangChain构建具备有状态工作流、向量存储、部署与编排能力的生产级GenAI Agent
构建能像人类一样与计算机交互的AI Agent——查看屏幕、移动光标、点击按钮和输入文本。涵盖Anthropic的Computer Use、OpenAI的Operator/CUA以及开源替代方案。重点关注沙箱化、安全性，以及处理基于视觉的控制所面临的独特挑战。适用场景：计算机操作、桌面自动化Agent、屏幕控制AI、基于视觉的Agent、GUI自动化。