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找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。

更新于 11-05 00:16

智能体与模型

25,666 个结果

agent-tools

agent-tools 是一个通过 inference.sh CLI 在云端运行 150 多个 AI 应用的技能/工具集合,覆盖图像生成、视频创作、大语言模型、搜索、3D 生成以及 Twitter/X 自动化等任务。它无需本地 GPU,安装 CLI 并登录后即可用命令行调用各类模型与应用,例如 FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude 等。使用方式以 infsh 命令为核心,支持查询应用列表、按分类或关键词搜索、查看应用详情、生成示例输入、运行应用、非阻塞运行以及查询任务状态。文档还列出了可用的应用类别与示例、相关技能安装命令(通过 npx skills add 添加图像生成、视频生成、LLM、网络搜索、AI 数字人/口型同步、Twitter 自动化等技能),以及认证配置、应用发现、运行应用、CLI 参考和官方文档等参考资料入口。

智能体与模型3 次安装

building-multiagent-systems

这是一份面向多 AI 智能体协作系统的架构设计技能,语言无关,适用于 TypeScript、Python、Go、Rust 等环境。它提供从架构分层、协作模式到生产加固的完整参考,核心是把智能体系统拆成四层架构(推理层、编排层、工具总线层、确定性适配层),并强调推理层以下必须保持确定性,不得在工具中调用大模型。技能涵盖七种协调模式选择(如 Fan-Out/Fan-In 并行、顺序流水线、递归委派、工作窃取队列、Map-Reduce、对等协作、MAKER 零错误模式)、工具协调机制(权限继承、资源锁、限流、结果缓存、子智能体即工具)、关键生命周期(级联停止,先停子再停自身)以及生产加固要点(孤儿检测、成本追踪、会话持久化、检查点、自我修改安全)。它还要求先回答六个必答发现性问题以确定起点、主要用例、规模、状态、工具协调和现有约束,并附有代码审查系统的实际示例与执行清单、常见陷阱。

智能体与模型3 次安装

mcp-developer

MCP Developer 是面向 Model Context Protocol(MCP)开发的专家技能,主要用于构建让 AI 智能体与外部系统、API、数据库和开发工具交互的 MCP 服务器与客户端。它涵盖服务器实现、资源与工具暴露、提示词与 schema 设计、错误处理;客户端实现、协议与会话管理、认证与配置、集成;以及工具编排、上下文管理、流式响应、并行执行、缓存与降级等 AI 集成模式。安全与性能方面涉及 OAuth、JWT、API Key、访问控制、限流、审计日志、性能优化与数据隐私。资料还给出开发工具集成、业务系统集成、基础设施与云等多类 MCP 工具方向,以及 Python、TypeScript/Node.js、Rust、Go、Java、C# 等实现技术与部署相关的容器化、云服务、CI/CD、监控、扩缩容等内容。

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