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共找到 103 个 Skills
使用AWS Bedrock AgentCore构建AI Agent。适用于在AWS基础设施上开发Agent、创建工具使用模式、实现Agent编排或与Bedrock模型集成的场景。触发关键词包括AgentCore、Bedrock Agent、AWS agent、Lambda工具。
Agent定义规范。在任意层级（~/.claude/agents/、.claude/agents/或项目本地）创建或修改Agent时使用，可验证frontmatter、更新README.md索引。不适用于创建技能、MCP服务器或修改CLAUDE.md。
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。
适用于Python的Google Agent开发工具包（ADK）。功能包括：AI Agent构建、多Agent系统、工作流Agent（顺序/并行/循环）、工具集成（Google Search、Code Execution）、Vertex AI部署、Agent评估、人在环流程。可执行操作：构建、创建、部署、评估、编排AI Agent。关键词：Google ADK、Agent Development Kit、AI Agent、多Agent系统、LlmAgent、SequentialAgent、ParallelAgent、LoopAgent、工具集成、Google Search、Code Execution、Vertex AI、Cloud Run、Agent评估、人在环、Agent编排、工作流Agent、分层协调。适用场景：构建AI Agent、创建多Agent系统、实现工作流管道、将LLM Agent与工具集成、部署到Vertex AI、评估Agent性能、实现审批流程。
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。
使用OpenAI Agents SDK将PICA集成到应用程序中。适用于通过@openai/agents为OpenAI Agent添加PICA工具、使用OpenAI Agents SDK配置PICA MCP，或者用户提及PICA与OpenAI Agents结合使用的场景。
LangChain LLM应用框架，具备chains、agents、RAG和memory功能，用于构建AI驱动的应用程序
创建和改进 OpenAkita 技能。当需要：(1) 为重复性任务创建新技能，(2) 改进现有技能，(3) 将临时脚本封装为可复用技能时使用。技能是 OpenAkita 自进化的核心机制。
Amazon Bedrock AgentCore Memory 用于在多会话间保留Agent的持久化知识。情景记忆用于从交互中学习，短期记忆用于存储会话上下文。适用于构建能记住用户偏好、从对话中学习或在多会话间维持上下文的Agent。
调用扣子(Coze)智能体 API 进行对话、工作流执行等操作。当用户需要集成 Coze 智能体、调用 Coze API、或开发 Coze 相关应用时使用。支持流式和非流式对话、工作流调用等功能。
示例Skill模板。请将此描述替换为你的实际Skill的关键词和触发条件。该描述将根据对话上下文决定Skill何时自动加载。
Agent Skills创建指南：涵盖Claude Code、Codex、Gemini CLI及其他AI Agent的技能结构、最佳实践与SKILL.md格式规范