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共找到 232 个 Skills
使用声明式编程构建复杂AI系统，自动优化提示词，借助DSPy（斯坦福NLP推出的大语言模型系统化编程框架）创建模块化RAG系统和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。
OpenAI Agents SDK（Python）开发。当你使用openai-agents包构建AI代理、多代理工作流、工具集成或流式应用时使用本技能。
为复杂的多步骤工作流创建具有独立上下文的Cursor专属AI子代理。专门用于为Cursor编辑器创建子代理时遵循Cursor的模式和目录规范（.cursor/agents/）。触发关键词为"cursor subagent"、"cursor agent"。
构建具备工具调用、记忆功能与多步骤推理能力的AI Agent - 包含ChatGPT、Claude、Gemini集成模式
使用LangChain 1.x和LangGraph设计LLM应用，实现智能体、记忆与工具集成。适用于构建LangChain应用、部署AI Agent或创建复杂LLM工作流的场景。
通过MCP将PICA集成到LangChain/LangGraph Python应用中。适用于向LangChain Agent添加PICA工具、使用LangChain配置PICA MCP，或者用户提及PICA与LangChain或LangGraph相关的场景。
用于构建AI Agent的全方位Cline SDK技能指南。涵盖Agent运行时、ClineCore会话、自定义工具、插件、事件、LLM提供商、任务调度、多Agent团队以及生产部署等内容。适用于所有涉及@cline/sdk及其子包的任务。
构建具备持久化记忆的AI Agent后端：每个对话对应一个Rivet Actor，支持消息队列处理，并将LLM响应以实时事件形式流式输出。
借助Agents SDK在Cloudflare上构建AI Agent，具备状态管理、实时WebSocket、定时任务、工具集成和聊天功能。生成可直接部署到Workers的生产级Agent代码。适用场景：用户想要「构建Agent」「AI Agent」「聊天Agent」「有状态Agent」，提及「Agents SDK」，需要「实时AI」「WebSocket AI」，或询问Agent的「状态管理」「定时任务」「工具调用」相关内容。
使用Strands Agents SDK构建AI Agent。适用于开发模型无关的Agent、实现ReAct模式、创建多Agent系统，或是在AWS上构建生产级Agent。触发关键词：Strands、Strands SDK、模型无关Agent、ReAct Agent。
使用Botpress Agent Development Kit（ADK）进行开发的一套指南——当你需要使用ADK开发功能时，请遵循这些指南