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共找到 1,866 个 Skills
使用Atlassian的远程MCP服务器，通过OAuth 2.1或API令牌认证，将Jira、Confluence和Compass连接到AI agents与IDE。
使用AG-UI协议结合pydantic-ai（Python后端）和CopilotKit（React前端）构建AI Agent UI。适用于创建智能体聊天界面、人机协作工作流、带状态管理的生成式UI、基于工具的渲染、前后端共享状态或预测性状态更新场景。内容涵盖FastAPI集成、状态事件（StateSnapshotEvent、StateDeltaEvent、CustomEvent）、useCoAgent钩子、用于工具渲染的useCopilotAction以及智能体与前端的实时同步。
借助Snaplii的代币化礼品卡支付层，让AI Agent能够安全地进行真实商户消费，最高可节省10%的费用。
引导人类用户的AI Agent访问NemoClaw文档MCP服务器以及标准的Markdown格式Fern文档。当用户询问如何借助AI编码助手安装、配置、操作、排查故障、保障安全或学习NemoClaw时使用。触发关键词 - nemoclaw docs、use nemoclaw with ai agent、nemoclaw mcp docs、nemoclaw install help、nemoclaw quickstart、nemoclaw markdown docs、llms.txt、agent skills。
当在n8n中构建或编辑任何AI功能时使用：AI Agents、文本分类器、信息提取器、情感分析、摘要链、基础LLM链、embeddings、vector stores、单次LLM调用，或通过原生LangChain提供节点实现的AI媒体生成（图片/音频/视频）。当出现以下任一情况时触发：`@n8n/n8n-nodes-langchain.*`节点、"agent"、"chat assistant"、"LLM with tools"、"tool calling"、"fromAi"、"system prompt"、"memory window"、"structured output"、"outputParser"、"function calling"、"RAG"、"vector store"、"embeddings"、"classify with AI"、"extract fields with LLM"、"sentiment analysis"、"summarize with LLM"、"single LLM call"、带文件的聊天触发器、AI图片/视频/音频生成，或任何多轮或单次LLM行为。
该流程通过一套规范的探索→规划→实现→验证循环，让你能够有信心地调整AI Agent的行为——无论是修复已报告的故障，还是引入新需求、业务规则或策略。它基于MLflow追踪进行问题诊断，将期望行为编码为回归测试套件（在`@mlflow.test` pytest测试中使用`mlflow.genai.evaluate`断言），并迭代Agent而非测试，直到测试通过。当真正的修复需要从上游解决时（如缺失工具、检索源或能力），拒绝采用临时的系统提示补丁。当用户想要修复或更改Agent行为时均可使用此流程，例如“修复我的Agent中的这个问题”“这个答案是错误的”“Agent在幻觉生成内容”“基于此追踪记录改进我的Agent”“让Agent做X而不是Y”“我希望Agent优先推荐/采用X”“新业务规则：Agent应该执行X”“始终/绝不执行X”“更改Agent的默认行为”，或者用户分享了需要处理的追踪记录时。
在n8n中正确处理文件与二进制数据。适用于处理文件、图片、PDF、附件、上传/下载、base64、视觉/多模态输入，或是AI Agent需要将文件作为工具输入或输出的场景——以及当用户提到$binary、binaryPropertyName、“读取PDF”、“附加文件”、“发送图片”、Merge丢失二进制数据，或是聊天图片CDN的场景。内容涵盖$json与$binary的区分、二进制数据的读写、通过Merge在转换过程中保留二进制数据、Agent工具的二进制边界，以及聊天界面的CDN/URL要求。
构建AI Agent的默认指南。适用于构建、创建、搭建、设计、架构或实现AI Agent、Agent应用、工具调用型Agent、持久化Agent、多Agent系统或定时Agent的通用请求。不适用于代码审查或事件调查类Agent产品。
适用于在Medusa项目中构建面向内部管理员的AI Agent。这些Agent由商家和店铺运营人员操作，而非客户。内容涵盖数据模型、模块服务、Agent运行时（工具、系统提示词、streamText）、流式API路由（NDJSON）以及管理端UI聊天扩展。适用于所有内部Agent类型：店铺运营助手、商品审核、群组分析、客服人员专用客服工具等。请勿用于面向客户的Agent（店铺前端聊天机器人、买家端助手）。
主动渗透测试工具链。覆盖信息收集、端口扫描、漏洞扫描、Web 渗透、SQL 注入、目录爆破、密码破解等场景。 通过 MCP server（pentestMCP / mcp-security-hub）将 20+ 安全工具暴露给 AI agent。 触发关键词：渗透测试、端口扫描、Nmap、漏洞扫描、Nuclei、SQL 注入、SQLMap、目录爆破、FFUF、密码破解、Hashcat、信息收集、子域名、Web 渗透、ZAP、Burp。
借助Firecrawl抓取的信息，将任意网站的设计系统提取为可供Agent直接使用的DESIGN.md文件。当用户需要从某网站获取颜色、字体、间距、组件、布局模式或品牌/UI指导，以便AI Agent创建新网站、复刻外观或基于该设计构建页面时，可使用本工具。
借助Cloudflare Agents SDK在Workers + Durable Objects上构建AI Agent。它提供WebSocket、状态持久化、任务调度以及多Agent协同功能，可预防23种已记录的错误。 适用场景：构建WebSocket Agent、基于Vectorize的RAG应用、MCP服务器，或排查“Agent类必须继承”“new_sqlite_classes”、绑定错误、WebSocket负载限制等问题。