MCP App StoreMCP App Store
de awesome-omni-skills54
Guide la construction et l'exploitation de systèmes de mémoire d'agent (sémantique, épisodique, procédurale) avec des modèles pratiques de chunking, d'embeddings, de récupération et de décomposition.
Cette compétence regroupe les meilleures pratiques et les modèles opérationnels pour les systèmes de mémoire d'agent. Elle explique les choix d'architecture (contexte à court terme vs stores de vecteurs à long terme), les stratégies de chunking, les compromis embeddings/modèles, la sélection du store de vecteurs et les modèles d'exécution pratiques pour la récupération, la résolution de conflits et la décomposition de la mémoire. Le contenu s'adresse aux ingénieurs et architectes construisant des pipelines RAG, des couches de personnalisation ou une mémoire partagée multi-agents.
Utilisez cette compétence lors de la conception ou du dépannage de la mémoire d'agents conversationnels : sélection d'un store de vecteurs, choix de modèles d'embedding, définition de stratégies de chunking, mise en œuvre de la décomposition temporelle ou création de pipelines de formation de mémoire en arrière-plan. Déclenchez-la lorsque les demandes mentionnent "mémoire d'agent", "mémoire à long terme", "récupération de mémoire" ou "mémoire épisodique".
Outils impliqués par le contenu : codex-cli, claude-code, cursor, gemini-cli, opencode (les exemples font référence aux outils d'agent courants).
Cette compétence n'a pas encore été examinée par notre pipeline d'audit automatisé.
Azure Identity SDK (TypeScript) v2
Authentifiez-vous aux services Azure depuis TypeScript en utilisant DefaultAzureCredential, Managed Identity, les principaux de service et les chaînes de justificatifs avec préservation de la provenance.
Conductor Revert (Suivi de Réversion Git)
Flux de travail de réversion conscient de Git pour annuler des tracks, des phases ou des tâches tout en préservant la provenance et le flux amont ; inclut des vérifications de sécurité et un plan d'exécution.
Modèle de Menaces de Sécurité (Basé sur le Dépôt)
Générez un modèle de menaces basé sur des preuves et spécifique au dépôt, énumérant les limites de confiance, les actifs, les capacités des attaquants, les chemins d'abus et les atténuations prioritaires.
Restauration de Contexte — Refactorisation de Code
Flux de travail et meilleures pratiques pour restaurer et préserver le contexte d'un projet lors de la refactorisation du code, avec provenance et restauration sélective de fichiers.
Automatisation HelpDesk (Rube MCP)
Automatisez les flux de travail HelpDesk via Rube MCP (Composio) : listez et paginez les tickets, gérez les vues, utilisez des réponses préconfigurées et inspectez les champs personnalisés tout en préservant la provenance.
Azure Event Hubs (Rust) — Workflow
Exécutez et examinez les flux de travail Azure Event Hubs en Rust : envoi/réception d'événements, envois par lots, consommation partitionnée et point de contrôle avec provenance préservée.
Azure.Messaging.EventGrid (.NET) v2
Skill de workflow pour Azure Event Grid (.NET) : publication et consommation d'EventGrid et de CloudEvents, avec des exemples de publication, de livraison par traction (pull delivery) et de déclencheurs Azure Functions.
AgentPhone (Téléphonie)
Gérez les flux de travail de téléphonie AgentPhone : créez des agents, achetez/libérez des numéros, passez des appels, envoyez/recevez des SMS, configurez des webhooks et inspectez les transcriptions et l'utilisation.
Bonnes Pratiques Node.js (v3)
Guide Node.js axé sur la prise de décision pour le choix du framework, les modèles asynchrones, la sécurité, les tests et l'architecture.
Opportunités d'apprentissage
Ajoute de courts exercices d'apprentissage interactifs lors du codage assisté par IA pour aider les développeurs à comprendre les décisions de conception et le nouveau code avant la fusion.
Caveman Compress
Compress natural-language memory files into a compact 'caveman' format to save LLM tokens while preserving code, links, and structure.
Go Data Structures
Authoritative guidance on choosing and using Go built-in and standard-library data structures, with practical best practices for slices, maps, arrays, container
Memory Search
Search past coding sessions and observations using natural-language queries to retrieve decisions, notes, and context.
DSPy — Declarative LM Programming
Use DSPy to build declarative, modular LM pipelines, optimize prompts automatically, and assemble reliable RAG/agent systems with structured signatures and opti
Microsoft Foundry Classic — Expert Guidance
Comprehensive guidance for building, configuring, troubleshooting, and deploying Microsoft Foundry Classic agents and integrations.
hmem — Setup
Interactive installer and setup guide for hmem (persistent memory MCP server); automates .mcp.json config, memory dir, and adds agent hooks for Claude Code, Gem
OpenViking Memory Plugin
Provides automatic long-term memory capture and recall for OpenClaw agents: auto-capture, auto-recall, and memory management tools for more context-aware conver
Synalinks Framework
Keras-inspired framework for building structured, neuro-symbolic LLM programs with DataModel schemas, modular Programs, and training/optimization tools.