Skills
收录 96,981 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引,复制一行命令即可安装。
Agent 工作流
(NS) 通过聚焦的技术问题访谈用户,以推荐 LangGraph 还是 CrewAI、提出多 Agent 架构建议,并设计带工具和模型的 Agent 角色。每当用户想构建多 Agent 系统、在 LangGraph 和 CrewAI 之间做选择、设计 Agent 团队或图、规划人在回路工作流,或询问如何编排 AI Agent 时使用——即使他们只说“我想为公司做个机器人”或“让 Agent 协同工作”。请勿用于一般应用需求(使用 pm-clarify-requirements)或没有架构意图的实现编码。
面向 JavaScript 和 TypeScript 的 OpenAI Agents SDK(@openai/agents、@openai/agents-realtime)指南,涵盖文本 Agent 和实时语音 Agent。内容包括 Agent、使用 Zod schema 定义的工具、多 Agent 工作流与交接、输入和输出护栏、结构化输出、流式传输、人在回路模式,以及 Cloudflare Workers、Next.js、React、Hono 和 Node.js 的集成,并为每种 Agent 类型提供模板以及错误处理和调试策略。可预防 9 种以上已知错误,包括 Zod schema 类型错误、MCP 追踪失败、Agent 无限循环、工具调用失败和 schema 不匹配。适用于使用此 SDK 构建或调试 Agent 工作流、添加工具或交接、实现实时语音 Agent,或遇到上述错误时。
当用户想要结对编程、同伴编程,或进行由人类编写代码、Claude 仅提供协助的协作编码时,使用此技能。触发短语如 "pair program"、"peer program"、"let's code together"、"I'll write you review"、"drive me through this"、"I want to be the driver"、"you navigate I type"、"teach me by letting me write it",或任何人类负责打字、Claude 担任导航者/审查者的工作流。当用户想通过自己写代码、由 Claude 指导来学习,或明确表示不应由 Claude 编写实现时,也应触发。即使用户没有说 "skill",也请使用本技能——对通常的编写/审查角色进行反转就是信号。
审查 GitHub 拉取请求并发布行内评论以及一份汇总摘要,通过先发现项目自身的测试运行器、需求规格和架构约定来适配任何代码库,然后并行运行六个专用审查 Agent。不受语言和框架限制;通过 gh CLI 面向 GitHub PR。当用户说 "review PR 128"、"review this PR"、"code review this PR" 或 "check this pull request" 时使用。不要用于创建 PR 或回复审查评论(请使用 gh-address-comments),也不要用于调试失败的 CI 检查(请使用 gh-fix-ci)。
inference.sh 的 Python SDK —— 运行 AI 应用、构建 Agent 并集成所有模型。包名:inferencesh(pip install inferencesh)。支持同步/异步、流式传输、文件上传。可用模板或临时模式构建 Agent,并提供工具构建器 API、技能和人工审批。适用场景:Python 集成、AI 应用、Agent 开发、RAG 流水线、自动化。触发词:python sdk、inferencesh、pip install、python api、python client、async inference、python agent、tool builder python、programmatic ai、python integration、sdk python。
Serena MCP Server 的专家级集成——一个强大的编码 Agent 工具包,为 LLM 提供类似 IDE 的语义代码理解。当通过 Serena 工具处理代码库、设置 Serena 项目、执行语义代码导航与编辑、管理项目记忆、调试复杂自动化工作流,或将 Serena 与 Claude Desktop、Claude Code、Codex、ChatGPT 或自定义 Agent 集成时,应使用本技能。在 Serena 工具使用、项目激活/入门、符号化代码操作(find_symbol、replace_symbol_body 等)、记忆管理(write_memory、read_memory)和 MCP 服务配置时触发。适用于需要结构化理解的大型/复杂代码库、重构任务和 token 高效的代码操作。
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
