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Skill、MCP 与工作流

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Agent Skills 官网 · 规范 开放的 Skill 文件夹和 SKILL.md 约定
Anthropic Skills 文档 · GitHub 官方说明和示例能力包
OpenAI Skills GitHub OpenAI 相关的技能资源仓库
Vercel Skills GitHub Web 开发和 Agent 技能安装工具/资源
Superpowers GitHub 软件开发工作流 Skill 集合
GitHub Copilot Collection awesome-copilot Copilot 指令、Agent 和工作流资源
Composio Skills 官网 · Skills 工具连接和 Agent 能力

Skill 不是模型训练,也不是永久记忆。不同 Agent 的支持范围、目录位置、加载方式和权限模型可能不同。安装第三方 Skill 前必须看 SKILL.md、脚本、引用文件和网络访问。

资源 入口 适合了解
MCP 介绍 modelcontextprotocol.io/introduction MCP 要解决什么问题
MCP 入门 Getting Started 第一个 Server/Client 概念
MCP 架构 Architecture Host、Client、Server 的关系
MCP 规范 latest specification 协议和版本细节
官方服务器 modelcontextprotocol/servers 官方示例服务器仓库
OpenAI Agents MCP Python SDK 在 OpenAI Agent 中使用 MCP
MCP Python SDK GitHub Python 服务端和客户端
MCP TypeScript SDK GitHub TypeScript 服务端和客户端
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MCP Servers mcp.so 按能力发现社区 Server
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Microsoft Promptbase GitHub 提示词和生成式 AI 资源
Awesome AI Agents GitHub Agent 项目和框架发现

使用工作流时先把输入、输出、权限、失败恢复和验收标准写清楚,再考虑自动化。能自动执行的动作越多,越需要日志和人工确认。