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成本优化任务路由报告
cost-booster-route
ruvnet/ruflo
95
该工具用于对任务批次进行成本分析和优化路由。它能将任务根据“Agent Booster”的可用性划分为不同层级,从而计算潜在的成本节约。通过识别成本为零的绕过任务(Tier 1)和需要调用大型语言模型(LLM)的任务,帮助用户优化重复性工作流并报告准确的资源消耗。
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成本分析上下文优化
cost-compact-context
ruvnet/ruflo
298
该技能封装了获取紧凑上下文的功能,专门用于成本分析查询。它能检索并报告经过压缩的推理银行上下文(ReasoningBank context)。输出的详细报告包括节省的Token数量、检索的记忆块、以及系统可用性等关键指标,帮助用户监控和评估AI工作流的资源使用效率和成本。
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成本数据导出与监控
cost-export
ruvnet/ruflo
492
该技能用于将成本追踪的遥测数据导出,使其可被外部监控系统(如Prometheus、Grafana、Datadog)读取和可视化。它支持Prometheus文本文件和Webhook JSON两种格式,确保成本数据可以实时同步到仪表盘,用于全面的成本监控和报告。
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AI成本优化与效率分析
cost-optimize
ruvnet/ruflo
407
该技能用于分析AI代理和模型历史的Token使用情况,找出资源浪费和效率瓶颈。它能提供具体的优化建议,包括调整模型层级、提升缓存命中率或消除冗余代理,并估算出节约的成本和潜在节省金额。
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智能体成本报告生成器
cost-report
ruvnet/ruflo
59
用于生成详细的AI成本报告,追踪Token使用量,计算美元费用,并分析智能体和模型消耗的预算。该工具按智能体、模型和运营层级(Tier 1/2/3)聚合支出,帮助用户深入了解资源消耗结构和预算使用情况,是监控复杂LLM工作流的关键工具。
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C++单元测试与开发流程
cpp-testing
affaan-m/ECC
356
本指南提供了一套基于GoogleTest和CMake/CTest的全面C++测试工作流,适用于现代C++(C++17/20)项目。内容涵盖了TDD循环、使用Mocking和Fixture进行组件隔离、设置CI/CD集成,以及利用内存和线程Sanitizers进行深度调试和代码覆盖率分析。核心用途是确保代码质量和防止功能回归。
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Claude Code 插件骨架生成器
create-plugin
ruvnet/ruflo
125
这是一个用于创建Claude Code插件骨架的工具。它能一步生成符合规范的完整目录结构,包括插件配置文件、技能、命令、代理文件以及详细的文档和测试脚本。适用于需要扩展Claude Code功能、集成自定义技能或流程的开发场景。
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动态自学习智能体架构
daa-agent
ruvnet/ruflo
79
该工具用于创建和管理具有动态智能体架构(DAA)的智能体。与静态配置不同,DAA智能体能够根据互动持续学习,并基于性能指标调整行为,实现跨智能体知识共享。它可以帮助用户创建、监控学习状态、评估性能,并主动触发适应和知识传播,从而构建持续优化的高级AI工作流。
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自动化AI数据采集代理
data-scraper-agent
affaan-m/ECC
500
该代理旨在为任何公开数据源(如招聘板、价格、新闻等)构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据,利用免费的大语言模型(如Gemini Flash)进行数据富集和分析,并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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AI智能体机械化质量门控
delivery-gate
affaan-m/ECC
399
这是一个机械化的“停止钩子”,用于强制执行AI智能体的会话卫生习惯。它通过检查学习库的文件修改时间、磁盘空间和推理模式等机器可验证事实,旨在确保每完成复杂任务时,知识和学习记录得到及时捕获和存档,防止知识积累停滞。
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工作流插件发现与推荐
discover-plugins
ruvnet/ruflo
428
本指南是一个全面的插件目录,用于发现、推荐和了解用于高级开发工作流的专业插件。它涵盖了核心功能、记忆管理、架构模式(如DDD/ADR)、质量保证和智能代理能力,帮助用户为任何项目阶段选择最合适的开发工具。
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AI智能体工作流编排
dmux-workflows
affaan-m/ECC
260
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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