Loading...
Loading...
共找到 409 个 Skills
使用Google的Agent Development Kit (ADK)，通过Python、Java、Go或TypeScript构建单Agent和多Agent系统。适用于使用ADK创建AI Agent、设计多Agent架构、实现Agent工具、配置Agent回调、管理Agent状态、编排顺序/并行/循环Agent工作流的场景，或当用户提及ADK、google-adk、google agent development kit、基于Gemini的Agentic AI，或使用Google工具进行Agent编排时。也适用于搭建ADK项目、编写Agent测试、部署Agent，或集成MCP工具与ADK的场景。
借助Beads任务跟踪快速搭建轻量型多Agent编排系统。适用于需要Agent任务委派且不想承担沉重MCP开销的项目。
基于并行Agent编排的全面代码库质量审计，支持GitHub Issue创建、针对每个问题自动生成PR，以及由PM优先级排序的建议。适用于代码审查、重构审计、技术债务分析、模块质量评估或代码库健康检查。
适用于你需要为OpenAI Codex CLI进行多Agent编排的场景。触发词包括：omx、$plan、$ralph、$team、$autopilot、$deep-interview。版本v0.11.10 — 包含30+个Agent、35+个工作流技能、tmux团队运行时、sparkshell、explore、ralplan功能。
专注于设计和构建自主AI Agent的专家。精通工具使用、记忆系统、规划策略以及多Agent编排。适用场景：构建Agent、AI Agent、自主Agent、工具使用、函数调用。
构建可投入生产的LLM应用、高级RAG系统和智能Agent。实现向量搜索、多模态AI、Agent编排以及企业级AI集成。可主动用于LLM功能、聊天机器人、AI Agent或AI驱动的应用开发。
SPARC（Specification、Pseudocode、Architecture、Refinement、Completion）：集成多Agent编排的综合性开发方法论
使用dmux（面向AI Agent的tmux面板管理器）进行多Agent编排。涵盖适用于Claude Code、Codex、OpenCode及其他工具的并行Agent工作流模式。适用于并行运行多个Agent会话或协调多Agent开发工作流的场景。
用于自主AI协作的多Agent编排框架。适用于构建由专业Agent组成的团队来协作完成复杂任务，需要基于角色且带记忆功能的Agent协作，或者需要按顺序/分层执行的生产级工作流场景。无需依赖LangChain，实现轻量、快速的执行。
安装并配置Workflow Development Kit，用于构建具备步骤级持久化、流恢复和Agent编排功能的可恢复、高耐用性AI Agent工作流。
安装并使用Edict（三省六部）多Agent编排系统，该系统包含12个专业AI Agent、实时看板仪表盘以及审计追踪功能
面向复杂任务的多Agent编排。适用于需要并行工作、多Agent协作或复杂协调的任务场景。触发场景包括功能开发、代码评审、重构、测试、文档编写，以及任何可拆分为并行子任务的工作。本技能定义了如何使用cc-mirror tasks进行持久化依赖追踪，以及通过TodoWrite实现实时会话可见性的工作编排方式。