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更新于 10-15 00:40

智能体与模型

18,098 个结果

deep-research

这是一个面向智能体（Agent）的“深度研究”技能，用于在用户要求深入调研某个主题、梳理竞争或市场格局、进行多来源调查，或开展并行“扇出式”研究时使用。它的核心目标是在大规模并行研究过程中防止信息丢失：当多个子智能体各自收集 8 万至 10 万 token 的细节、再由编排者压缩成简短摘要时，原始发现往往只存在于易失的临时记录中，容器回收后即消失。该技能要求每次研究都产出并保存两份持久化的产物：一份综合结论（简报、答案、表格、论点或建议），以及一份完整附录（按来源、公司或角度记录原始数字、融资历史、时间、来源 URL 等细节）。执行时按不同角度分配子智能体，要求其将完整发现写入持久文件并仅返回简要指针与结论摘要，所有主张需逐条标注来源编号、URL、日期及“报告值 vs 估计值”，综合结论须基于已写入文件而非记忆生成，并在宣布完成前同时保存两份产物。保存位置的规则是：已发布行为的技术研究可写入 docs/ 页面或贡献者笔记；竞争、市场、定价、上市或路线图类研究不得写入公开仓库，而应直接在回答中交给用户。

智能体与模型762 次安装

remotion-to-hyperframes

该技能用于将已有的 Remotion（基于 React）视频合成源码翻译为 HyperFrames（HTML + GSAP）合成。它仅适用于用户明确要求迁移、转换或翻译 Remotion 源码的场景，并提供了从源码检查、翻译计划、生成 HyperFrames 合成、验证到记录缺口的完整工作流。对于 HyperFrames 反向导出、非 Remotion 来源（如 After Effects、Framer Motion、纯 React/CSS）以及仅将 Remotion 作为参考资料的情况，该技能明确不支持。技能内置分级测试语料库（T1–T4，共 4 个 fixture），通过 SSIM 阈值评估翻译质量，并包含针对 React 状态机等无法确定性逐帧捕获模式的拒绝与互操作建议。

智能体与模型754 次安装

clawd-code-python-port

clawd-code 是一个面向教育的 Python 重写项目，用干净的 Python 代码复现 Claude Code 智能体框架的架构模式，包括工具装配、命令分发、任务编排和智能体运行时上下文。项目完全从零构建，未复制任何专有的 TypeScript 源码，其端到端编排使用基于 OpenAI Codex 的工作流层 oh-my-codex（OmX）。该技能可用于学习智能体框架的工具注册表、命令注册表、任务编排与工作区清单等设计思路。安装方式为克隆仓库并创建虚拟环境、安装依赖；清单、摘要与 CLI 命令无需 API 密钥。仓库提供 summary、manifest、subsystems、commands、tools、parity-audit 等 CLI 命令，以及基于 unittest 的测试；还支持通过 dataclass 定义 Module、Subsystem、PortManifest、Tool、Command、Task 等核心数据模型。该项目与 Anthropic 无关联，也未获其认可。

智能体与模型754 次安装