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Vertex AI多智能体部署专家
adk-deployment-specialist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
178
专注于使用Google ADK(代理开发工具包)构建和部署生产级多智能体系统。它负责管理智能体编排(序列/并行/循环)、A2A协议通信、状态管理(内存库)和代码沙箱执行。适用于在Vertex AI Agent Engine上搭建复杂、企业级的AI工作流,尤其是在持续集成/持续部署流程中。
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Rube MCP Botpress 自动化流程
botpress-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
72
通过 Composio 的 Rube MCP Botpress 工具包,先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新schema,再确认 Botpress 连接为 ACTIVE,最后用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 按照返回的字段执行自动化任务,适合日常 Botpress 编排。
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CrewAI多智能体协作编排
crewai-multi-agent
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
361
CrewAI 提供多智能体角色协作与顺序/层级流程编排,结合记忆与内置工具,适用于生产级自动化任务,不依赖 LangChain。
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LangChain/LangGraph智能体开发专家
llm-application-dev-langchain-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
272
该技能旨在提供构建生产级、复杂AI智能体系统的专家指导。它专注于使用最新LangChain 0.1+和LangGraph API,实现多智能体编排、高级检索增强生成(RAG)流程(如RAG Fusion、HyDE)和复杂的状态管理。内容覆盖从架构设计到生产部署的全周期,包括FastAPI流式API、LangSmith可观测性、缓存优化及健壮的错误处理机制。
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机器学习全生命周期流程管理
ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南,覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练,到系统级的模型验证和部署自动化,确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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多智能体系统架构模式
multi-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
本技能详细介绍了用于构建复杂AI系统的多智能体架构模式。它旨在解决单体智能体上下文限制的问题,通过将任务分解并分配给多个子智能体,实现任务并行化和专业化。核心模式包括监督者/编排者、对等/集群和分层架构,适用于需要跨领域协调和处理复杂流程的场景。
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实时多模态AI智能体构建
daily
sickn33/antigravity-awesome-skills
472
这是一个用于构建生产级、低延迟的实时多模态AI智能体框架。它允许开发者在一个统一的管道中编排复杂的AI流程,无缝处理实时音频、视频和文本数据。核心功能包括集成多种AI服务(如LLM、语音识别、TTS),管理对话上下文,并支持函数调用,适用于构建高级交互式AI应用。
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AI智能体工作流编排
dmux-workflows
affaan-m/everything-claude-code
242
用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点,处理运行时错误,并将分散的结果进行智能合并,适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。
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自主AI研究编排引擎
autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
368
该技能利用两循环架构,编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期,从文献综述、假设形成、运行受限实验,到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理,能自主驱动整个流程,并结构化工作空间,定期向用户汇报进度。
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本地Hugging Face模型评估
hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架,帮助用户选择最佳推理后端(如`vllm`、Transformers或`accelerate`),进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程,不负责远程作业编排或结果发布。
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Cohere AI应用架构指南
cohere-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
201
本指南提供了一个生产级的、分层架构设计,用于构建复杂的AI应用。它详细展示了如何使用Cohere API v2实现RAG流程、工具调用Agent和多模型编排。适用于需要建立标准AI系统架构或集成Cohere能力的开发者。
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智能工作流编排执行器
workflow-runner
jnMetaCode/superpowers-zh
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本工具用于执行复杂的、多步骤的、多角色协作工作流(YAML格式)。它无需外部API密钥,能利用当前AI会话的LLM作为执行引擎,模拟多个专业角色(Agent)依次或并行完成任务。适用于自动化复杂的业务流程、内容创作或多专家协同评审等场景。
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1
语言
简体中文
English