**摘要**:技能(Skills)是可复用、可插拔的能力单元,让智能体按名称或描述**发现**、**选择**、**加载**、**使用**外部能力,而不是把逻辑写死在代码里。本文说明 Skills 的动机、业界标准 [Agent Skills](https://agentskills.io/specification)(SKILL.md + 文件夹),以及**最佳实践**:在 `demo_codes` 中通过 **skills_library/**(技能库)、**skill_loader**(发现→选择→加载→使用)、**main.py** 演示如何按规范接入 SkillMD、Anthropic 官方等技能库。文中给出技能库下载与放置说明,以及典型 skill(Summarize、Launch Brief Builder、PR Review Guard)的对照参考。 **关键词**:技能;Skills;Agent Skills;SKILL.md;发现;加载;使用;LangGraph;Agentic Design Patterns 这里,我们给出一个示例。其严格按上述流程实现,作为 **Skills 用法的 Best Practice**:技能存放在 **skills_library/**,通过 **skill_loader.py** 提供 `discover_skills()`、`load_skill()`、`select_skill_for_task()`、`use_skill_with_llm()`,入口为 **main.py**。 博客链接:https://blog.csdn.net/zyctimes/article/details/159010743?spm=1011.2415.3001.5331
2026-03-23 16:57:48 244KB Skills
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Fluent的UDF案例(含代码)
2024-07-10 17:02:15 2.19MB
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matlab案例有代码GeFolki是一种在MEDUSA项目框架中开发的配准软件,首先用于SAR / SAR共配准,然后用于遥感影像配准的其他情况,包括异构图像配准(例如LIDAR / SAR,光学/ SAR,高光谱/光学等) 希望该代码对您有所帮助,我们将继续为您服务,并且有兴趣找回您的评论。 {ge,e,_} Folki算法的引用: 如果您在项目中使用的是GeFolki的结果,请参考以下内容: 用于SAR / SAR融合(干涉测量,变化检测等) AurélienPlyer,Elise Colin-Koeniguer,Flora Weissgerber,“一种新的用于城市SAR图像的最新应用的配位算法”,《地球科学与遥感快报》,IEEE,第12卷,第11期,第2198 – 2202页,2015年11月 用于其他地理传感案例(光学/ SAR,光学/高光谱,LIDAR / SAR等) Guillaume Brigot,Elise Colin-Koeniguer,AurélienPlyer,Fabrice Janez,“适用于森林遥感影像整合的光流方法的适应性和评估”,《 IEEE应用地球
2024-05-23 11:54:52 146.3MB 系统开源
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Visual C#.NET数据库开发经典案例解析(代码) 示例程序都是在Microsoft Visual Studio .NET 2003(简体中文版)和SQL Server 2000个人版下调试通过的,不同的版本可能存在差别。另外,使用的操作系统是Microsoft Windows XP(Professional),原则上,操作系统对程序没有影响,提供了示例程序的源代码,可运行文件都在各个章节目录\代码\bin目录下。
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内容包括了用户javaee专栏里面文章用户信息增删改查案例所有源代码与资源文件,整理不易,谢谢啦。
2024-01-09 01:39:43 11.71MB java-ee intellij-idea 文档资料 java
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Gurobi 生产计划调度学习案例(含代码实现)
2023-04-15 08:49:46 328KB 数学建模 优化
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Axure.RP.Pro案例源代码(电子商城)
2023-04-08 19:17:56 11.13MB Axure 源代码 案例
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《ASP+SQL Server典型网站建设案例》源代码下载
2023-01-14 15:01:18 3.75MB 《ASP+SQL
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分区Partitioner 分区操作是shuffle操作中的一个重要过程,作用就是将map的结果按照规则分发到不同reduce中进行处理,从而按照分区得到多个输出结果。 Partitioner是partitioner的基类,如果需要定制partitioner也需要继承该类HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。 计算方法是:which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks 注:默认情况下,reduceTask数量为1 很多时候MR自带的分区规则并不能满足我们需求,为了实
2023-01-03 20:20:54 101KB c ce do
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WEB项目开发案例软件源代码(8例),可供学习参考。