mcpField

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

T
test-prompt
test-prompt
neolabhq / context-engineering-kit

创建或编辑任何提示词(命令、钩子、技能、子 Agent 指令)时使用,以验证其能否产生预期行为。通过子 Agent 进行隔离测试,将 RED-GREEN-REFACTOR 循环应用于提示词工程。

测试与质量1.2k
T
test-skill
test-skill
neolabhq / context-engineering-kit

创建或编辑技能后、部署前使用,以验证其在压力下能否正常工作并抵御合理化倾向。将 RED-GREEN-REFACTOR 循环应用于流程文档:先在不使用技能的情况下运行基线测试,再针对失败编写文档,并通过迭代弥补漏洞。

测试与质量1.2k
M
macrothink
macrothink
lilmgenius / paperthin

由用户调用的只读检查流程,用于判断当前方向是否陷入视野狭窄:剥离会话中的诱导信息,分发 2 到 5 次使用同一模型的独立新阅读,并优先报告分歧,不把趋同视为证据。

Agent 工作流1.2k
M
modelchk
modelchk
lilmgenius / paperthin

在投入任务之前评估其运行配置:选择足够完成任务的最低能力等级(fast、standard、frontier)及其推理力度,并采用可适配模型所提供任意等级的中性尺度。当工作似乎能力配置过高或不足、成本高、含糊或风险高,或用户询问需要哪类模型及多少思考量时使用。

Agent 工作流1.2k
S
service-itsm-agentic-setup-agentforce-coordinate
service-itsm-agentic-setup-agentforce-coordinate
forcedotcom / sf-skills

用于在 Salesforce Service Cloud ITSM 中设置 Agentforce 的编排器,包括启用 Agentforce Studio、IT Service Fulfiller Agent、IT Service Employee Agent、专用员工 Agent 和人工升级。用户要求为 ITSM 设置 Agentforce、同时启用 Studio 和 Fulfiller/Employee Agent、配置员工 Agent 升级、进行 Agentforce ITSM 引导操作,或询问 IT Service 可用的 Agentforce 功能时使用。展示可用的 Agentforce 功能,并将各项选择委派给专用子技能,同时跟踪进度。触发条件:set up agentforce for itsm、configure agentforce studio and fulfiller、agentforce itsm walkthrough、what agentforce features for it service。以下情况不要触发:用户只要求启用 Agentforce Studio、只要求创建或激活 Fulfiller 或 Employee Agent、只要求配置升级,或在没有 Agentforce 意图的情况下询问 CMDB、Incident Management、Teams 或一般 ITSM 设置。

Agent 工作流1.2k
T
tree-of-thoughts
tree-of-thoughts
neolabhq / context-engineering-kit

使用 Tree of Thoughts 方法,通过系统化探索、剪枝和扩展来执行任务,并采用元评审评估规范和多 Agent 评估。

Agent 工作流1.2k
A
agent-security-hardening

为处理不可信内容、调用工具、写入工作区文件、管理运行时标识符或处理凭据的 AI Agent 框架提供安全加固指导。构建或审查 Agent 运行时、自主工作进程、工具网关、记忆服务或多租户 Agent 部署时使用。不适用于一般 Web 应用安全或攻击性测试。

安全1.2k
C
create-skill
create-skill
neolabhq / context-engineering-kit

创建有效技能的指南。当用户想创建新技能(或更新现有技能),以通过专业知识、工作流或工具集成扩展 Claude 的能力时,应使用此命令。在创建新技能、编辑现有技能或部署前验证技能是否有效时使用——通过在编写文档前使用子 Agent 进行测试,并反复迭代直至其能有效抵御合理化漏洞,将 TDD 应用于流程文档。

Agent 工作流1.2k
S
spec-workflow
spec-workflow
tencentcloudbase / skills

中大型变更在实施前需要明确需求、技术设计和任务规划时使用,尤其适用于涉及多个模块、验收标准不明确或架构要求较高的请求。

开发1.2k
C
create-ideas
create-ideas
neolabhq / context-engineering-kit

通过创意采样一次性生成创意

Agent 工作流1.2k
C
comet
comet
rpamis / comet

Comet 工作流入口。用户调用 /comet,或要求使用 Comet 但未选择 Native 或 Classic 时使用;从项目配置中加载 Native 或 Classic。

Agent 工作流1.2k
D
developing-genkit-dart
developing-genkit-dart
genkit-ai / skills

为 Genkit Dart SDK 生成代码并提供文档。用户要求使用 Dart 构建 AI Agent、使用 Genkit flows,或将 LLM 集成到 Dart/Flutter 应用时使用。

开发1.2k
R
re0-upgrade
re0-upgrade
lilmgenius / paperthin

一步将已安装的 paperthin skills 更新到当前完整目录:移除已更名的技能,添加所有尚未安装的技能,并刷新其余技能;所有更改都会先展示并确认,然后才会执行。

Agent 工作流1.2k
A
adk-integrations
adk-integrations
botpress / skills

介绍如何在 ADK 项目中发现、添加、配置和使用 Botpress 集成。适用于用户询问连接服务、管理依赖项或使用集成操作时。

Agent 工作流1.2k
P
prompt-caching-strategy

优化 LLM 提示词缓存命中率,以降低 API 成本并改善延迟。分析提示词结构,区分可缓存与不可缓存内容,并建议调整结构以最大限度地复用缓存。触发条件:用户提及“提示词缓存”“缓存命中率”“降低 LLM 成本”“优化令牌用量”“更便宜的 LLM 调用”,或询问 OpenAI/Anthropic/其他提供商的提示词缓存策略。不触发条件:用户只想优化单条提示词的质量(改用 prompt-optimizer),或询问通用缓存基础设施。

Agent 工作流1.2k
K
kernel-agent-browser
kernel-agent-browser
kernel / skills

使用 agent-browser 搭配 Kernel 云浏览器的最佳实践。用于通过 agent-browser -p kernel 自动化网站、调整隐身或代理行为、持久化配置文件、处理 iframe、发现 Kernel 会话 ID 或实时视图,以及清理云端会话。

Agent 工作流1.2k
S
service-itsm-agentic-setup-employee-agent-configure
service-itsm-agentic-setup-employee-agent-configure
forcedotcom / sf-skills

通过 Salesforce CLI(sf),根据 ITSM Employee Agent 模板的 Agent Script,将 IT Service Employee Agent 创建并激活为 Next-Gen Authoring(NGA)原生 Agent:读取模板、检查幂等性、创建 NGA bundle,然后发布并激活,最后验证是否已上线。默认使用通用 IT Service Employee 模板;用户指定专用 Employee 模板时(Password Manager Assistance、Certificate Management、Onboarding、Hardware Request,以及 references/specialized-templates.md 中列出的约 47 个其他模板,均位于 `svc_emp_intelligence__` 命名空间),改用指定模板。按 developer name 保证幂等。用户要求创建、设置、配置或激活 Employee Agent、IT Service Employee Agent 或专用 Employee Agent(如密码管理器、证书、入职、硬件申请等)时触发。以下情况不要触发:先决条件检查(service-itsm-agentic-setup-agentforce-studio-validate)、CMDB CRUD、Fulfiller 设置(service-itsm-agentic-setup-fulfiller-agent-configure)。

Agent 工作流1.2k
D
do-competitively
do-competitively
neolabhq / context-engineering-kit

通过竞争式多 Agent 生成、元评审评估规范、多评审评估和基于证据的综合来执行任务。

Agent 工作流1.2k
K
ketchup-video
ketchup-video
backnotprop / pstack

像 /ketchup 一样帮助用户快速了解近况:用简短的无声幻灯片视频展示发生了什么,并将待处理的调用以文字列在下方。适用于 /ketchup-video。

Agent 工作流1.2k
C
create-plugin-scaffold
create-plugin-scaffold
cursor / plugins

创建新的 Cursor 插件脚手架,包含有效的清单、组件目录和市场配置。适用于启动新插件或向多插件仓库添加插件。

开发1.2k
A
archive
archive
resciencelab / opc-skills

将会话中的经验、调试方案和部署日志归档到 .archive/yyyy-mm-dd/,保存为带索引且含可搜索标签的 Markdown。适用于完成重要任务、解决棘手错误、部署,或用户说“归档这个”时。维护 .archive/MEMORY.md 索引,以便跨会话复用知识。

Agent 工作流1.2k
C
conductor-setup
conductor-setup
biw / skills

配置 .conductor/settings.toml,迁移旧版 conductor.json,并设置本地/云端 Conductor 工作区脚本、环境变量、文件和缓存。

Agent 工作流1.2k
P
prism
prism
lilmgenius / paperthin

从 2 到 5 个相互独立的视角审视同一项材料(主张、计划或文件),每个视角对应一种真正不同的失效模式(正确性、安全性、可读性、成本、对抗性用户),并汇总其结论:共识、分歧,以及解决分歧所需的唯一下一问。当失效模式各不相同、单一审阅者不足以覆盖,或某项主张在作者看来很有说服力、发布前需要多视角检验时使用。

测试与质量1.2k
R
ralplan
ralplan
yeachan-heo / oh-my-claudecode

在执行前自动筛选含糊的 ralph/autopilot/team 请求的共识规划入口

Agent 工作流1.2k
B
brainstorming
brainstorming
jnmetacode / superpowers-zh

在任何创造性工作之前必须使用此技能——创建功能、构建组件、添加功能、修改行为,或筹划任何新东西,无论是软件还是软件之外(一场分享、一门生意、一次装修)。

Agent 工作流1.2k
C
create-agent
create-agent
neolabhq / context-engineering-kit

全面介绍如何创建 Claude Code Agent,涵盖正确的结构、触发条件、系统提示词和验证,并结合 Anthropic 官方最佳实践与经过验证的模式。

Agent 工作流1.2k
S
service-itsm-agentic-setup-fulfiller-agent-configure
service-itsm-agentic-setup-fulfiller-agent-configure
forcedotcom / sf-skills

使用 Salesforce CLI (sf),根据随附 ITSM Fulfiller 模板的 Agent Script,将 IT Service Fulfiller Agent 创建并激活为 Next-Gen Authoring (NGA) 原生 Agent:读取模板、检查幂等性、创建 NGA 包,然后发布并激活,最后验证其已上线。按开发者名称保证幂等。Fulfiller Agent 是面向 IT 技术人员的助手,用于事件分诊、案例摘要、字段更新和相关记录自动化。用户要求创建 Fulfiller Agent、设置 IT Service Fulfiller Agent、配置 fulfiller 助手或激活 Fulfiller Agent 时使用。触发词:create fulfiller agent、set up fulfiller agent、provision fulfiller agent、activate fulfiller agent。不要在检查组织前置条件(service-itsm-agentic-setup-agentforce-studio-validate)或执行 CMDB CRUD 时触发。

Agent 工作流1.2k
S
start-issue
start-issue
vkehfdl1 / marshroom

开始处理 Marshroom cart issue——创建分支、注入上下文,并将状态更新为 running

开发1.2k
W
web-technique-to-skill
web-technique-to-skill
mengto / skills

将已构建的视觉或交互技术转化为可复用的 Web 设计技能:提取使其奏效的单一机制,并围绕该重点精确复现获批参考效果,再配套制作演示,以验证机制和视觉保真度。涵盖机制识别、清晰命名技术、说明已验证的运行环境和渲染器、审查参考图层、用具体数值而非形容词描述、保留自有暂存内容、记录代价高昂的注意事项、明确与相邻技能的界限,并在声称可用前通过浏览器验证。适用于页面、Canvas 场景、着色器、滚动效果、布局系统或悬停交互表现良好,且应沉淀为技能而非仅留在单个项目中的情况。

Agent 工作流1.2k
A
apply-anthropic-skill-best-practices
apply-anthropic-skill-best-practices
neolabhq / context-engineering-kit

基于 Anthropic 官方最佳实践的全面技能开发指南,适用于需要详细结构的复杂技能

Agent 工作流1.2k
A
agent-workflow-automation
agent-workflow-automation
ruvnet / ruflo

用于 workflow-automation 的 Agent 技能;使用 $agent-workflow-automation 调用

云与 DevOps1.2k
R
re0-memo
re0-memo
lilmgenius / paperthin

将已完成、失败或令人失望的工作周期转化为可复用的经验、反模式、质量门槛和下一周期的术语。在构建、QA 检查、演示、用户投诉或中止的尝试之后,若有价值的产出是下一轮需要吸取的教训而非代码本身,则使用。

Agent 工作流1.2k
P
planner
planner
am-will / codex-skills

创建全面、分阶段的实施计划,包含冲刺和原子化任务。用户提出“制定计划”“创建计划”“规划实施”“帮我规划”“设计计划”“起草计划”“写计划”“概述步骤”“将其拆分为任务”“关于……的计划是什么”或类似规划请求时使用。明确输入“/planner”或“/plan”时也会触发。

Agent 工作流1.2k
A
aim
aim
lilmgenius / paperthin

当用户只附带简单请求便提供资料——文件、代码库、粘贴内容或聊天记录——阅读资料并推测用户想用它做什么,提出方案供其确认,而不是提问。用户未明确说明需求就提供资料,或请求内容比资料所暗示的意图更笼统时使用。

Agent 工作流1.2k
R
re0-loop
re0-loop
lilmgenius / paperthin

反复运行 build -> QA -> re0-memo -> re0-work 周期,在保留经验的同时允许代码淘汰。适用于长期 Agent 项目:进展应以通过质量审核的模板、可复用模块和已消除的反模式衡量,而非投入时长或累积的功能。

Agent 工作流1.2k
A
autonomous-investigation
autonomous-investigation
deanpeters / product-manager-skills

所有调查技能背后的协议。当 AI 研究需要在无人参与的情况下进行时使用:搜索计划关卡、事实/推断/假设标签、置信度累积和可比较的输出。

Agent 工作流1.2k
L
local-ai-use
local-ai-use
amd / skills

让此 Agent 通过本地 Lemonade Server 在用户自己的机器上生成图片、转写音频和合成语音,而非使用付费云端 API。优先用它持久地改变该路由,从现在起持续生效——保持图片在本地生成,而聊天仍在云端;把这个工作区设为在我自己的机器上生成图片——即使用户同时又说不需要图片或文件。也用于用户希望离线、在本机完成或保持私密的单次请求:转写这段录音,制作这张图片,朗读这段文本。适用于 Claude、Cursor、Codex 或任何 Agent 运行框架。当用户希望降低图片、音频或语音 API 调用的成本或 token 消耗,或弃用 DALL-E、托管版 Whisper、ElevenLabs 等付费多模态 API;或提到 Lemonade Server、OmniRouter、SD-Turbo、kokoro、Ryzen AI,或 NPU/iGPU/dGPU 推理时使用。不修改任何应用源代码;如果用户是在为要发布的应用添加本地 AI,则不要使用它。

Agent 工作流1.2k
S
service-itsm-agentic-setup-agentforce-studio-configure
service-itsm-agentic-setup-agentforce-studio-configure
forcedotcom / sf-skills

使用 Salesforce CLI (sf) 启用 Agentforce for IT Service Salesforce Go 功能开关(Agentforce Studio、Einstein Generative AI、父级总开关以及 Fulfiller/Employee Agent 模板)。通过 Setup Discovery 的 feature/{apiName}/enable Connect API 路由开启组织偏好设置。支持写入、幂等、按依赖顺序执行,写入前必须确认。当用户要求启用 Agentforce Studio、开启 Agentforce for IT Service、启用 Einstein generative AI,或配置组织级 Agentforce for IT Service 前置条件时使用。触发词:enable agentforce studio、turn on agentforce for it service、enable einstein generative ai、configure agentforce org prefs。以下情况不要触发:只读前置条件检查(service-itsm-agentic-setup-agentforce-studio-validate)、创建/激活 Agent(service-itsm-agentic-setup-fulfiller-agent-configure),或分配权限集。

Agent 工作流1.2k
T
text-to-blender
text-to-blender
roble3 / cc-blender-skill

用自然语言驱动 Blender。将英文请求(“建模一把剑并用电影级灯光渲染”“让这块玻璃看起来呈磨砂质感”“设置三点布光”“把这个场景导出为适合 Web 的 glTF”)转换为 Blender Python 代码,并通过 Blender MCP server 执行。作为编排器,选择并链式加载专门的子技能(blender-modeling、blender-materials、blender-lighting、blender-cameras、blender-rendering、blender-animation、blender-export、wireframe-to-3d、blender-pro-workflow、blender-skill-harmonizer、quality-refinement-autoloop)。只要用户希望 Claude 在 Blender 中做任何事情,就使用本技能,包括创建几何体、应用材质、场景布光、相机取景、渲染、制作动画或导出。即使用户没有说“Blender”也应调用本技能——同样涵盖“创建一个 3D 模型……”“渲染这个……”“生成 Web 用的 glTF……”“搭建一个场景……”等请求,以及任何 3D 创建任务。需要运行在 9876 端口上的 Blender MCP 插件(ahujasid/blender-mcp)。

创意与媒体1.2k
B
browser-automation
browser-automation
zhaoxuya520 / reverse-skill

统一自动化入口。覆盖浏览器自动化(Playwright)和 Windows 桌面应用自动化(OpenReverse)。浏览器场景:打开网页、点击、填表、爬取、截图、自动化登录、页面交互。桌面场景:操作 IDA/x64dbg 等 GUI 工具、Windows UI Automation、视觉驱动交互、桌面应用网络抓包。触发关键词:浏览器自动化、桌面自动化、打开网页、填表、爬取、截图、自动化登录、Playwright、agent-browser、headless、OpenReverse、UIA、CUA、桌面操作、Windows 自动化。

Agent 工作流1.2k
M
memory-management
memory-management
ruvnet / ruflo

基于 HNSW 向量搜索的 AgentDB 记忆系统。提供快 150 倍至 12,500 倍的模式检索、持久化存储和语义搜索能力,用于学习与知识管理。适用于存储成功模式、搜索类似解决方案、语义检索过往工作、从先前任务中学习、在 Agent 之间共享知识或构建知识库。以下情况请勿使用:无需学习、任务短暂且一次性、可使用外部数据源,或仅进行只读探索。

Agent 工作流1.2k
T
token-card

从本地 Claude Code、Codex、Gemini CLI 和 OpenCode 会话日志生成 token 使用统计卡片,并将其作为文件提交到仓库。用户希望在 README 中显示当前用量,或想要分享编码 Agent 活动卡片时使用。

Agent 工作流1.2k
C
create-hook
create-hook
neolabhq / context-engineering-kit

通过智能项目分析、建议和自动化测试来创建和配置 git hooks

Agent 工作流1.2k
S
service-itsm-agentic-setup-agentforce-studio-validate
service-itsm-agentic-setup-agentforce-studio-validate
forcedotcom / sf-skills

使用 Salesforce CLI(sf)验证 Fulfiller 或 Employee Agent 的 Agentforce for IT Service 前置条件。此只读前置条件检查会通过一次 Connect API 调用,读取 Agentforce for IT Service 设置页面背后的 Salesforce Go 功能开关(Agentforce Studio、IT Service Fulfiller Template / IT Service Employee Template、Specialized Agent Templates for Employee),然后由辅助脚本将所选路径归类为 READY / NOT-READY。它不会启用任何功能;如果某个开关已关闭,则交由 agentforce-studio-configure 启用。用户要求检查 Agentforce 前置条件、验证组织是否已准备好使用 ITSM Agent,或确认 Agentforce Studio 已启用时使用。触发词:check agentforce prerequisites、validate agentforce readiness、is my org ready for the fulfiller agent、verify agentforce studio enabled。不要在以下情况触发:启用或打开开关、创建 fulfiller Agent(service-itsm-agentic-setup-fulfiller-agent-configure)或执行 CMDB CRUD。

Agent 工作流1.2k
C
create-agent-with-sanity-context
create-agent-with-sanity-context
sanity-io / context

通过 Sanity Context 为 AI Agent 提供对 Sanity 内容的结构化访问。适用于搭建由 Sanity 驱动的聊天机器人、将 AI 助手连接到 Sanity 内容,或为 Agent 添加客户端工具。涵盖在 Context 应用中设置 MCP 端点(对数据集使用 GROQ 模式,或使用 Knowledge Base 模式)、Agent 实现、Insights 和高级模式。用户提到使用 Sanity 构建聊天机器人、为其内容创建 AI 助手、设置 Sanity Context MCP 服务、将 Sanity 与 Claude/GPT/任何大模型集成、让 AI 能搜索内容、对 Sanity 数据实现语义搜索,或将 CMS 连接到 AI Agent 时,务必使用此技能。

Agent 工作流1.2k
A
actualize
actualize
neolabhq / context-engineering-kit

根据近期的仓库变更同步项目的 FPF 状态

开发1.2k
O
omni-mcp
omni-mcp
cheaper-inference / omniroute

连接 OmniRoute MCP 服务(110 个工具、3 种传输方式:SSE/stdio/HTTP)。涵盖路由、缓存、压缩、记忆、技能、提供商和审计工具,覆盖 33 个权限范围。

Agent 工作流1.2k
P
planning-with-files
planning-with-files
zhaono1 / agent-playbook

使用持久化 Markdown 文件进行常规规划、进度跟踪和知识存储(Manus 风格工作流)。适用于多步骤任务、研究项目或常规组织工作,且不得提及 PRD。针对 PRD 的工作请改用 prd-planner 技能。

Agent 工作流1.2k
S
service-itsm-agentic-setup-itsm-agentforce-permset-assign
service-itsm-agentic-setup-itsm-agentforce-permset-assign
forcedotcom / sf-skills

解决 ITSM Intelligence 可调用操作缺失的问题,以便 Fulfiller NGA Agent 能够激活。读取三个 Core Fulfiller persona 权限集(IncidentFulfiller、ProblemFulfillerPermSet、ChangeRequestFulfillerPermSet)中哪些已配置,然后为当前用户分配所选 persona(若受许可证限制,还需分配支持用的 PSL),使 svc_itsm_intelligence__* 操作显示出来;若均未配置,则转交给 service-itsm-agentic-setup-agentforce-studio-validate。适用于 Fulfiller agent-configure skill 报告激活时缺少操作、出现“Invocable action svc_itsm_intelligence__X does not exist”、用户要求为自己授予 Fulfiller 提示词模板访问权限、要求分配 Incident、Problem 或 Change Fulfiller persona 权限集,或解决 Fulfiller Agent 缺少 ITSM Intelligence 操作访问权限的情况。不要用于 Employee Agent 访问、Agentforce for IT Service 开关、创建 Agent、CMDB 访问或通用权限集分配。

安全1.2k
G
github-multi-repo
github-multi-repo
ruvnet / ruflo

通过 AI swarm 编排进行多仓库协调、同步和架构管理。

开发1.2k
P
parallel-task
parallel-task
am-will / codex-skills

仅通过明确的 /parallel-task 命令触发。

Agent 工作流1.2k
P
pi-history-ingest
pi-history-ingest
ar9av / obsidian-wiki

将 Pi 编码 Agent 的会话历史提炼为知识并导入 Obsidian。用于导入或挖掘 ~/.pi/agent/sessions 或 Pi 对话日志;针对特定主题的定向回忆请使用 wiki-agent。

生产力1.2k
S
sf-ai-agentforce-persona
sf-ai-agentforce-persona
jaganpro / sf-skills

为 Agentforce Agent 进行深入的人设设计,并采用 50 分制评分。用户设计 Agent 人设、定义 Agent 个性或身份、创建人设文档、将人设写入 Agentforce Builder 字段或 Agent Script、将品牌指南转化为 Agent 语气,或询问 Agent 的语调、声音或语域时触发。构建 Agent 元数据时不要触发(使用 sf-ai-agentforce);测试 Agent 时不要触发(使用 sf-ai-agentforce-testing);处理 Agent Script DSL 时不要触发(使用 sf-ai-agentscript)。

Agent 工作流1.2k
A
attack-chain
attack-chain
zhaoxuya520 / reverse-skill

任务涉及侦察、初始访问、权限提升、横向移动或影响评估等阶段时,用于规划和协调经授权的多阶段攻击路径。单阶段任务直接交由相应的专业技能处理。

安全1.2k
P
Pair Programming
Pair Programming
ruvnet / ruflo

支持多种模式(driver$navigator$switch)的 AI 辅助结对编程,提供实时验证、质量监控和全面测试。支持 TDD、调试、重构和学习环节。具备自动角色切换、持续代码审查、安全扫描,以及通过真实性评分验证的性能优化。

开发1.2k
A
agent-coordination
agent-coordination
ruvnet / ruflo

Agent 的启动、生命周期管理和协调模式。管理 60 多种具备专门能力的 Agent。适用于启动 Agent、协调多 Agent 任务和管理 Agent 池。不适用于单 Agent 工作或无需协调的情况。

Agent 工作流1.2k
H
hermes-agent
hermes-agent
nousresearch / hermes-agent

使用、配置、设置主题、扩展和编排 Hermes Agent

Agent 工作流1.2k
C
create-command
create-command
neolabhq / context-engineering-kit

用于创建结构规范、遵循最佳模式并集成 MCP 工具的新 Claude 命令的交互式助手

Agent 工作流1.2k
S
setup-arxiv-mcp
setup-arxiv-mcp
neolabhq / context-engineering-kit

使用 Docker MCP 设置 arXiv 论文搜索 MCP 服务的指南

生产力1.2k
A
ai-agent
ai-agent
rivet-dev / skills

构建具有持久记忆的 AI Agent 后端:每个对话使用一个 Rivet Actor,处理排队消息,并将 LLM 响应作为实时事件流式传输。

Agent 工作流1.2k
第 1501–1560 条,共 13,264 条

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。