工具集

引导 agent 从零编写或改进 Skill：梳理意图、撰写 SKILL.md、跑有无技能的对照评测并打分，再优化描述以提高触发准确率。Anthropic 官方技能。

开源浏览器 agent 项目，提供 browser-use 命令行，让 Claude Code、Codex 等 agent 用 Python 片段操控本机已登录的 Chrome，也可连接云端浏览器；同时提供 Python agent 库。云浏览器需 API Key。

在本机一条命令下载并运行 Gemma 等开源大模型，提供 REST API 与 Python / JS 库，还能用 ollama launch 让 Claude Code、Codex 等 agent 改用本地模型。

指导 agent 构建高质量 MCP 服务器：调研协议与目标 API、设计工具、用 Python（FastMCP）或 TypeScript SDK 实现，并编写评测问题验证效果。Anthropic 官方技能。

Claude API 与 Anthropic SDK 参考：模型选择与定价、流式输出、工具调用、提示缓存、Managed Agents 等，并提供模型迁移与提示词审计流程。Anthropic 官方技能。

开发 Claude Code 插件的工具包：7 个技能覆盖插件结构、钩子、MCP 集成、命令、子代理与技能编写，附八阶段引导式创建命令，以及代理生成、插件校验、技能评审三个子代理。Anthropic 官方维护。

用 /new-sdk-app 交互式搭建 Claude Agent SDK 项目（Python 或 TypeScript），再由校验代理按官方最佳实践检查依赖、配置与代码。Anthropic 官方维护。

极简、可扩展的终端 AI Agent：可让它自己编写提示词模板、技能、扩展与主题，支持 print / JSON / RPC 模式供脚本调用，并提供 TypeScript SDK。需要 Node.js 22.19+。

原名 Claude Flow 的多 agent 编排框架：ruflo init 为 Claude Code 装上近百个专用子代理、蜂群协作、跨会话向量记忆与钩子，加 --codex 参数可改为配置 Codex；也可作为 MCP 服务或插件市场单独使用。

面向 Claude Code 与 Codex 的多代理编排框架（原 Claude Flow）：蜂群协作、自学习记忆与跨机器联邦通信；插件市场提供 30 余个插件，完整功能需 npx ruflo init 安装。

在本机运行的通用 AI Agent，提供桌面端、CLI 与 API，Rust 实现，可接入 15+ 家模型供应商并通过 MCP 连接 70+ 扩展；源自 Block，现属 Linux 基金会旗下 AAIF。

港大数据智能实验室（HKUDS）出品：通过 Claude Code、Codex 等 agent 的插件或技能，为 GIMP、Blender、LibreOffice 等软件生成 agent 可调用的命令行；配套的 CLI-Hub 包管理器（cli-hub）可检索、安装社区现成的 CLI。需要 Python 3.10+。

从零创建或改进 Agent Skill：编写评测用例验证效果，做带方差分析的基准对比，并优化描述以提高触发准确率。Anthropic 官方维护。

设计和构建 MCP 服务器：先在远程 HTTP、MCPB 打包与本地 stdio 之间选定部署方式，再指导工具设计、鉴权与聊天内交互组件。Anthropic 官方维护。

GitHub 官方组织维护的社区合集，收录数百个遵循 Agent Skills 规范的技能，以及自定义 agent、指令与插件，覆盖多种语言、框架与工作流。内容来自第三方，可用 gh skills install 按需安装单个技能。

字节跳动开源的多模态 Agent 命令行，可用视觉识别或 DOM 方式操作浏览器，并调用终端、文件与 MCP 工具完成任务，提供 Web UI 与无头服务模式。需 Node.js 22+ 与模型 API Key。

把 PRD 解析成带依赖关系的任务清单，让 Claude Code、Cursor 等 agent 按序领取下一项、拆分子任务、更新进度，同时提供 CLI 与 MCP。需要至少一个模型 API Key，也可复用 Claude Code / Codex 登录。

让 agent 查询 n8n 两千多个节点的文档、属性与工作流模板，并搭建、校验工作流；配置 n8n API Key 后可直接创建和更新实例中的工作流。

browser-use 团队出品的浏览器控制工具：通过一条可编辑的 CDP 连接让 agent 直接操作你正在用的 Chrome，缺少的辅助函数由 agent 边做边写并留存复用；另提供 MCP 服务。首次使用需在 Chrome 中允许远程调试。

上下文工程与 harness 工程技能合集：上下文基础、退化诊断与压缩、多代理架构、记忆系统、工具设计、LLM 评审式评测与自改进循环，以原理与设计模式讲解为主，不绑定具体 agent 平台。

上下文工程与 harness 工程技能合集：上下文压缩与优化、多代理架构、记忆系统、工具设计、LLM 评审式评测等，按任务自动启用，适合构建生产级 agent 系统。

字节跳动开源的通用软件工程 Agent，trae-cli 用自然语言驱动改文件、跑命令，支持多家模型与 MCP，并记录完整执行轨迹；架构透明，适合研究与二次开发 agent。需自备模型 API Key。

MCP 官方调试工具：通过网页、命令行或终端界面连接任意 MCP 服务器，列出并调用其工具、资源与提示词；CLI 模式可输出 JSON，适合脚本与 CI 冒烟测试。

一句「为这个项目搭建 harness」即可按领域设计代理团队，生成子代理定义、配套技能与编排方式并做验证，还能根据使用反馈持续演进。支持工作流编排、常驻代理协作与子代理委派三种模式。