AgentDB Memory Patterns
面向 AI 智能体的持久化记忆模式技能，基于 AgentDB 与 ReasoningBank 实现会话记忆、长期存储、模式学习与上下文管理。提供 CLI、API、MCP 服务与多种学习插件，并声称相比传统方案有大幅性能提升。
Skill 广场
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更新于 11-05 00:16
智能体与模型
25,653 个结果
AgentDB Vector Search
AgentDB Vector Search 是一个基于 AgentDB 高性能向量数据库的技能，用于实现语义向量搜索、文档检索、相似度匹配和上下文感知查询，适用于构建 RAG 等场景。
Analyzing AgentScope Library
这是一项用于检索 AgentScope 库信息的技能，可按需查找教程指引、官方示例以及指定模块的子模块、类和函数，帮助回答 AgentScope 相关问题并辅助分析决策。
claude-code-analyzer
该技能分析 Claude Code 的使用模式与项目结构，自动发现 GitHub 社区资源，并据此为 CLAUDE.md、自动允许工具、斜杠命令、智能体和技能生成配置建议。
denario
Denario 是一个多智能体 AI 科研辅助系统，基于 AG2 与 LangGraph，可自动化从数据分析到论文撰写的科研流程，涵盖假设生成、方法设计、计算分析与 LaTeX 论文生成。
prompt-engineering-patterns
一套面向生产环境的提示词工程技能，讲解少样本学习、思维链、提示词优化、模板系统与系统提示设计，帮助提升大模型输出的性能、一致性与可控性。
syncing-mcp-servers
在 VS Code 的 .vscode/mcp.json 与 Copilot CLI 的 ~/.copilot/mcp-config.json 之间同步 MCP 服务器配置，处理两者文件位置、顶层键与 JSON 格式差异，并支持反向同步与合并。
agents-sdk-typescript
Microsoft 365 Agents SDK 的 TypeScript 使用指南，用于构建面向 Teams、Copilot Studio 和网页聊天的多渠道智能体。涵盖 @microsoft/agents-hosting 等包、环境变量配置、本地测试与常见错误。
agents-sdk-typescript-debugging
用于排查基于 Microsoft Agents SDK（@microsoft/agents-hosting 等包）构建的智能体故障的技能，覆盖构建失败、启动崩溃、端口未监听、.env 配置错误、Azure AD 凭据校验及本地端到端测试等常见症状。
agents-sdk-typescript-otel
为 Microsoft 365 Agents SDK 的 JavaScript/TypeScript 应用配置 OpenTelemetry 可观测性的技能，涵盖 traces、metrics、logs 及本地 Aspire Dashboard，强调预加载插桩、兼容包版本、敏感数据保护与优雅关闭。
bf-to-agents-sdk-typescript-migration
用于评估并将 JavaScript/TypeScript 机器人从 BotBuilder/Bot Framework SDK 迁移到 Microsoft 365 Agents SDK（AgentApplication）的技能。先评估报告、再按用户选择实施，保留可观察行为，不虚构 API。
finetuning
微软 Foundry 模型微调子技能，覆盖 SFT、DPO、RFT 三类训练及数据准备、任务提交与监控、部署与评估，并提供校验、提交、监控、部署、评估等脚本与工作流参考。
grab-my-files
grab-my-files 是微软 cat-agent-skills 中的一项技能，用于把智能体在本次会话中产出的所有文件打包成一个带时间戳的 .zip，并以下载附件形式交付给用户。当用户要求“导出所有产出文件”“打包我的文件”“下载全部输出”时调用。
lab-column-mapper
Lab Column Mapper 是一项用于实验室结果文件列映射的技能：当 Power Automate 触发的流程传来未知源列信息时，它从临床仓库检索最可能的规范目标列，给出理由并写入审核队列，最终由临床信息学管理员人工审批。
my-great-skill
my-great-skill 是 microsoft/cat-agent-skills 仓库中的一个技能条目，页面地址为 https://www.skills.sh/microsoft/cat-agent-skills/my-great-skill。公开资料仅提供技能模板占位内容，未给出具体功能、用法或限制。
agent-framework-azure-ai-py
基于 Microsoft Agent Framework Python SDK（agent-framework-azure-ai）在 Azure AI Foundry 上构建持久化智能体的技能，涵盖安装、认证、工具、线程与结构化输出等用法。
midjourney-prompting
面向 Midjourney 提示词编写的指南技能，覆盖摄影、插画、动画与美术风格。提供提示词结构、7 要素框架、常用参数、参考图用法与各版本差异说明，帮助撰写、修正和优化 Midjourney 提示词。
principle-guard-the-context-window
这是一个用于管理 AI 上下文窗口的使用原则技能，旨在防止在长任务、大量输出或反复读取时耗尽上下文空间。该技能强调只加载回答当前问题所需的最小片段：先确定当前阶段及其停止条件，再通过搜索文件名和符号定位，随后读取有界摘录或过滤后的日志，避免重复载入完整数据。它要求记录每个有用发现的位置（路径、行范围、查询），以便后续问题回到该片段而非重新加载全部内容，并用证据指针代替将原始私有日志复制进每次摘要。技能还会发现宿主可用的工具，在足够时使用限定范围的搜索与本地摘要；委派是可选的，需要相应授权与能力，并非管理上下文的前提。技能说明明确了与冷交接、恢复前刷新、证据标注等相邻原则的区别，完成标准是不重复加载完整数据且每个阶段都有停止条件。该技能不适合撰写交接文档、恢复工作或普通任务中的强制委派。
principle-never-block-on-the-human
该技能定义了一条协作原则：当工作进展依赖人类决策时，不要让人工等待阻塞其他已获授权的工作。它要求把需要缺失事实或权限的部分，与已经授权可独立开展的部分分开：在人类不可用期间，继续完成独立调查、实现、测试和可供审查的准备；在范围内自行选择常规实现细节并说明重要假设；只针对真正阻塞依赖工作的事实或决定进行窄范围询问，并保持该依赖处于待定状态。沉默和经过的时间不构成同意。发布、部署、对外消息和破坏性变更仍需用户或适用指令授权，不得反复索取已授予的权限。最终需呈现具体结果、证据局限和剩余依赖；未经测试的合理修复仍只是假设。该技能适用于人机协作的开发与审查流程，帮助减少等待、提高并行效率。
principle-report-every-transition
该技能用于长时间运行的循环、监视或看护类任务中，要求执行方在每个有意义的状态变化发生时主动汇报，而不是等用户询问。开始前先列出用户关心的状态（如失败、已修复、通过、等待中、受阻、完成），状态转换时立即报告，并附带识别该次转换的证据（变化内容、失败检查或原因、尝试次数、新版本或产物）。等待或受阻状态也要作为一次转换报告，并说明在等什么；结束状态在停止汇报前报告。若用户不得不追问进展，说明汇报已失败。该技能不适用于一次性状态报告或决定报告结构。
principle-write-cold-handovers
该技能用于在委派任务、暂停工作或撰写简报与规格说明时，写出“冷交接”文档（冷交接指让没有任何共享上下文的读者也能独立执行的交接说明）。核心要求是：假设读者从未看过当前对话、简写和假设，把所有对共享上下文的引用（如“如前所述”“第二个想法”“同上次”）替换为内容本身或精确位置；在连续性面临风险前，保存简洁持久的交接，包含已接受的目标与范围、当前产物或分支标识、已完成的改动、确切的检查与结果、剩余不确定性，以及一个具体可执行的下一步；委派时让简报独立成立，写明目标、范围、确切切片及其覆盖的修订、验证方式、回报内容（含修订与方法）；记录被排除的方案及原因；把计划、静态检查或不可用的运行时检查与已完成的证据明确分开；最后以冷读者的视角重读交接，确保每个术语有定义、每个路径、修订和命令都精确、无需回忆之处。该技能不同于在恢复前刷新实时状态的技能、限制会话内读取范围的技能，以及标注证据状态的技能。完成标准：冷读者无需额外上下文、无需重做调查、不会把计划或静态检查误当成已完成证据即可继续。适用场景为委派、暂停、撰写简报或规格说明；不适用于从已有交接恢复或限制会话内读取。
apm-usage
APM（Agent Package Manager）是用于管理 AI 智能体技能、指令、提示词与 MCP 服务器的依赖管理器，类似 npm。支持从 apm.yml 安装依赖、添加或移除技能、全局或项目级安装、锁定版本与安全审计。
mcpdo
mcpdo 是 MCP Inspector 提供的命令行工具，用于连接 MCP 服务器并对其工具、资源与提示执行查询和调用。可连接目录条目、HTTP/SSE 或 stdio 目标，连接保持并自动重连，支持鉴权、elicitation 应答等。
issue-triage
这是一个面向 modelcontextprotocol/servers 仓库的议题分流技能，用于处理外部提交的 issue 与 PR。其流程为：先按类别判断来件是否属于本仓库范围（服务器收录或新建请求、归档服务器问题、SDK/协议问题、重复、垃圾内容、安全报告等），对不属于仓库的类别用预设回复关闭；其余未经批准先加入 Servers V2 看板的 Incoming 列，并按评分细则计算优先级、在 issue 中发布分数评论；PR 则先生成清单并暂停等待维护者审阅。技能强调外部操作需人工确认、写入需控速、快照与清单放在仓库之外。