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共找到 1,869 个 Skills
适用于AI Agent产出大量实现成果的团队的工程运营模型
使用LangSmith对LLM应用和AI Agent进行插桩、链路追踪、评估和监控。适用于为LLM流水线设置可观测性、运行离线或在线评估、在Prompt Hub中管理提示词、创建回归测试数据集，或是部署Agent服务器等场景。触发关键词：langsmith, langchain tracing, llm tracing, llm observability, llm evaluation, trace llm calls, @traceable, wrap_openai, langsmith evaluate, langsmith dataset, langsmith feedback, langsmith prompt hub, langsmith project, llm monitoring, llm debugging, llm quality, openevals, langsmith cli, langsmith experiment, annotate llm, llm judge。
通过npx serve-sim在浏览器中托管Apple iOS模拟器，支持MJPEG流传输、触摸/手势控制以及AI Agent集成。
介绍随NemoClaw一同发布的Agent技能，以及如何通过克隆代码仓库来获取这些技能。当用户询问AI Agent支持、代码助手集成或.agents/skills/目录相关问题时使用此文档。触发关键词 - nemoclaw agent skills、ai coding assistant、cursor、claude code、copilot。
面向AI Agent的桌面及Tauri应用测试——Docker环境下的Tauri v2 + WebKitGTK（包含AppImage提取、Gemini Computer Use、虚拟显示、DOCX导出验证），以及通过`agent-browser skills get electron`实现Electron应用自动化（支持VS Code、Slack、Discord、Figma）。适用于测试Tauri桌面应用（如Cicero）、Electron应用或任何非浏览器桌面UI。如需网页浏览器测试，请查看`browser-test-agent`。
工具是AI Agent与世界交互的方式。一个设计良好的工具，是决定Agent正常工作，还是产生幻觉、静默失败，或是消耗超出必要10倍token的关键。本技能涵盖了从Schema到错误处理的工具设计内容，包括JSON Schema最佳实践、对LLM真正有帮助的描述撰写、验证，以及正在成为AI工具通用标准的新兴MCP规范。核心见解：工具描述比工具实现更重要
使用ElevenLabs构建语音AI Agent。适用于创建语音助手、客服机器人、交互式语音角色或任何实时语音对话场景。
使用POMASA模式语言生成声明式多智能体系统（MAS）。适用于构建智能体管道、编排多个AI Agent或创建研究自动化工作流。支持Prompt-Defined Agent、Orchestrated Pipeline、Filesystem Data Bus和Verifiable Data Lineage等模式。
以Agent为核心的项目文档工具。搭建并维护专为AI Agent设计的文档架构——包括ROADMAP、设计文档、日志等内容。当用户输入"/docs"、要求搭建项目文档、更新文档，或是启动一个缺乏文档结构的新项目时使用。此外，当用户要求规划功能（创建设计文档）或回顾已完成工作（更新日志/ROADMAP）时也可使用。
使用Agentation标注工具栏的自主设计评审模式。当用户要求“评审此页面”、“添加设计标注”、“审查UI”、“自动驾驶模式”、“自动标注”，或者希望AI Agent通过浏览器自主向网页添加设计反馈标注时使用。要求目标页面已安装Agentation工具栏，且agent-browser skill可用。
指导AI Agent为iOS和Android原生应用、混合应用及移动浏览器创建AppiumLibrary测试。当被问及移动测试、Appium或移动应用自动化相关内容时加载此技能。
在Agently市场中发现并与AI Agent进行交互。当你浏览可用Agent、通过A2A协议发送消息，或是使用自动x402微支付与付费Agent互动时，可使用该技能。