chunking-strategy
面向 RAG 系统、向量数据库与文档处理的文本分块策略技能，提供分块大小、重叠比例与语义边界检测建议，并支持分块质量验证与检索指标评估。
Skill 广场
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更新于 11-14 00:15
智能体与模型
26,321 个结果
copilot-cli
该技能用于把 Claude Code 中的部分任务以非交互方式委派给 GitHub Copilot CLI，支持指定模型（Claude、GPT、Gemini）、权限控制、静默输出与会话导出/恢复，适合需要换模型处理或做多模型对比的场景。
langchain4j-ai-services-patterns
该技能提供使用 LangChain4j 以接口与注解方式构建声明式 AI Services 的模式，覆盖 LLM 集成、聊天机器人、AI 智能体与对话式 AI，帮助用类型安全的 Java 接口替代字符串提示并减少样板代码。
langchain4j-mcp-server-patterns
面向 Java 与 LangChain4j 的 MCP（模型上下文协议）服务端实现模式技能，用于暴露工具、资源与提示，并在接入外部 MCP 服务时做过滤、容错与安全检查。
langchain4j-testing-strategies
面向 LangChain4j 应用的测试策略资料，覆盖基于 mock 的单元测试、基于 Testcontainers 的集成测试，以及 RAG 系统、AI Services 与工具执行的端到端验证，帮助以确定性方式测试调用大模型的 Java 应用。
langchain4j-tool-function-calling-patterns
面向 LangChain4j 的 Java 工具与函数调用模式技能，讲解用 @Tool、@P 注解把方法暴露给大模型，并用 AiServices 注册工具、处理调用错误、超时与并发执行，适合构建可调用外部系统的 AI 智能体。
langchain4j-vector-stores-configuration
LangChain4J 向量存储配置技能，提供在 RAG 应用中配置 PostgreSQL/pgvector、Pinecone、MongoDB Atlas、Milvus、Neo4j 等向量库的构建器模式、元数据过滤与混合搜索的配置范例。
memory-md-management
用于审计、评分和改进 CLAUDE.md 等项目记忆文件的技能，通过发现文件、六维质量评估、报告与定向更新，帮助编码智能体获得更准确的项目上下文。
rag
用于构建检索增强生成（RAG）系统的技能，覆盖文档分块、向量嵌入、向量存储与检索管线。适用于基于专有文档的问答、知识库聊天机器人、语义搜索与文档助手等场景。
sonarqube-mcp
通过 Model Context Protocol（MCP）服务器集成 SonarQube 与 SonarCloud，在智能体工作流中检查质量门、发现与分诊问题、提交前分析代码片段并查阅规则文档。
spring-ai-mcp-server-patterns
基于 Spring AI 实现 Model Context Protocol（MCP）服务端的开发模式集合，涵盖 @Tool 工具方法、@PromptTemplate 提示模板、stdio/HTTP/SSE 传输配置、安全过滤与测试，适用于 Spring Boot 中为 AI 提供函数调用与资源端点。
gmgn-dev-score
gmgn-dev-score 是 gmgn-skills 中的技能，用于评估代币创建者（dev）的下一次发币是否值得买入。它通过 gmgn-cli 获取数据，对 dev 地址在 CONDUCT（开盘是否会砸盘）和 POWER 两个维度分别打分（0-100），并输出 JSON 结果供撰写报告。
gmgn-swap
gmgn-swap 是 gmgnai/gmgn-skills 提供的区块链代币交易技能，通过 gmgn-cli 在 Solana、BSC、Base、Ethereum 等链上买卖 meme 币与加密代币，支持单笔兑换、多钱包批量、限价与止盈止损策略，交易需人工确认。
gmgn-token-buy
本技能是 GMGN 代币买入流程中的一个前置环节，用于把用户给出的代币名称或符号解析为唯一且经过多重校验的合约地址，并据此生成一张买入订单卡交由用户确认。其独占能力有两项：一是把名称/符号在众多同名候选里锁定到唯一合约，二是给出深度、量池比、滑点、gas 与仓位建议。技能以四步串行方式运行，每一步都是一道闸门，不过则不进入下一步：先确认链在 9 条支持链（sol、eth、bsc、base、arbitrum、hyperevm、robinhood、arc、stable）范围内；再把名字解析为唯一合约；随后执行三道硬性闸门（交易量、可交易深度、安全）以及一道方向执行闸；最后组装订单卡并请求用户确认。安全结论优先交给 gmgn-contract-dd 完成，本技能不重算，仅在对方未安装或调用失败时使用自带判据兜底。本技能只做读接口调用，只需 API Key，不需要私钥；实际签名下单由 gmgn-swap 完成，本技能不自行调用下单接口，也不读取、存储或传递凭证。筛选未通过时不下单，仅输出不建议买入的结论。
compose
Goldsky Compose 是把链下 TypeScript 任务连接到链上执行的框架，适合构建预言机、keeper、熔断器、预测市场结算、跨链自动化等场景。任务运行在可验证沙箱中，支持 cron、HTTP、链上事件三类触发。
gemini-interactions-api
用于调用 Gemini API 的编程技能，覆盖文本生成、多轮对话、多模态理解、图像/视频生成、语音合成、嵌入以及托管智能体与深度研究等能力，并给出当前可用模型、SDK 版本与交互式调用的必要规则。
adk-scaffold
ADK 项目脚手架指南：在创建或增强 ADK 智能体项目前必读。使用 agent-starter-pack CLI（通过 uvx）生成新项目或为现有项目添加部署、CI/CD 与基础设施脚手架。
mantis-meta-agent
Mantis 的元智能体编排器（/mantis-meta-agent），作为持久监督者启动并监控自动化安全审查活动，负责循环调度、边界同步与快照固定，本身不执行审计或修补，而是委派给专用子智能体。
mantis-reflect
Mantis 循环末端的执行轨迹分析技能，命令为 /mantis-reflect。它解析各子智能体的对话与工具调用日志，提炼成功经验、失败原因与错误假设，并追加写入 workspace/learnings.jsonl，避免后续智能体重复犯错。
agent-platform-alert-configuration
用于为 AI 智能体配置基于 OpenTelemetry 指标的最佳实践告警策略，并以 Terraform（.tf）文件形式输出。适用于需要为 Google Cloud 智能体搭建可靠性、质量、成本、安全与安全性监控告警的场景。
agent-platform-endpoint-management
用于管理 Agent Platform 服务端点（Serving Endpoints）的技能，覆盖端点的创建、列举、描述、更新与删除，并提供按操作风险划分的确认机制与环境初始化步骤。
agent-platform-eval-flywheel
该技能用于在 Google Cloud 上评估并迭代改进生成式 AI 模型与智能体，基于 Agent Platform GenAI Evaluation SDK（agentplatform / google.genai）与 Eval Quality Flywheel 方法论，覆盖数据集构建、推理、评分、失败分析与改进建议。
agent-platform-inference
该技能用于连接 Google Cloud Agent Platform 并对生成式 AI 模型执行推理，覆盖第一方 Gemini、第三方 OpenMaaS（Llama、DeepSeek、Qwen 等）及自定义端点，并规定执行前需用户确认、执行后需回显参数。
agent-platform-migrate-from-ai-studio
该技能指导如何将应用从 Google AI Studio 的 Gemini API 迁移到 Gemini Enterprise Agent Platform（原 Vertex AI），涵盖结算与积分、API 启用、IAM 鉴权、SDK 环境变量切换，以及 ADK、Antigravity CLI、OpenClaw 等接入方式。