AgentHubAgentHub

使用场景/AI 知识库与文档

AI 知识库 MCP(Context7 / 文档检索)

为 AI 提供最新库文档、Wiki、内部知识。减少幻觉,适合写代码、学新框架。

共匹配 1,994 个资源 · 第 18 / 42 页

什么是AI 知识库与文档?

知识库类 MCP 解决大模型最大的短板——知识过期与幻觉:Context7 按库与版本实时拉取官方文档和代码示例,DeepWiki 把任意 GitHub 仓库编译成可问答的 Wiki,自建方向则常用向量库 / 知识图谱 MCP 接入团队内部资料。

写代码时的典型链路:在 Cursor 里问「Next.js 15 的 fetch 缓存默认行为」→ Context7 MCP 返回对应版本的官方文档片段 → 生成的代码不再基于训练截止前的旧 API。升级大版本、试用新框架时收益最明显。

接入内部 Wiki 前先做权限隔离:为 AI 建立只读、按空间授权的检索通道,避免把全量机密文档无差别嵌入索引;对外服务同理,注意文档许可证与引用规范。

适合做什么

  • 查最新 API 文档
  • 框架版本升级答疑
  • 团队 Wiki 问答
  • 技术方案调研

不太适合

  • 替代官方文档精读
  • 机密文档未做权限隔离时
常见组合: Context7 + GitHub MCP → 读文档 + 对照仓库实现

编辑推荐

相关资源

查看全部 →
docx icon

docx

SkillGitHub

当用户想创建、读取、编辑或操作 Word 文档(.docx)或 Word 模板(.dotx)时使用本技能。触发情形包括:提及 Word doc、word document、.docx、.dotx,或要求生成带目录、标题、页码、信头等格式的专业文档;也用于从 .docx/.dotx 提取或重组内容、插入或替换图片、在 Word 文件中查找替换、处理修订或批注、把内容转换为精排 Word 文档。用户以 Word/.docx 形式索要报告、备忘录、信函、模板等交付物时使用。不适用于 PDF、电子表格、Google Docs 或与文档生成无关的常规编码任务。

sourceregistry 收录

Browser Use Cloud 文档

SkillSkillsMP

Browser Use Cloud(托管版浏览器自动化 API)文档参考。凡涉及 Cloud REST API(v2、v3 或 v4)、browser-use-sdk(Python 或 TypeScript)、X-Browser-Use-API-Key 鉴权、cloud sessions、浏览器 profile、profile 同步、CDP WebSocket 连接、隐身浏览器、住宅代理、验证码处理、webhook、workspace、skill 市场、liveUrl 流、定价,以及集成模式(聊天界面、subagent、把浏览器工具接入已有 agent)时使用。n8n/Make/Zapier 集成、云上 Playwright/Puppeteer/Selenium、1Password 密钥库相关问题也适用。不适用于开源 Python 库(Agent、Browser、Tools 配置)——那些请用 open-source skill。

source

browser-use 开源库文档

SkillSkillsMP

基于 browser-use 开源库编写 Python 代码的文档参考。凡涉及 Agent、Browser、Tools 配置、导入 browser_use 的代码、@sandbox 部署、支持的 LLM 模型、Actor API、自定义 tools、lifecycle hooks、MCP 服务器搭建、Laminar 或 OpenLIT 监控/可观测性,以及 browser-use 安装、prompt 策略、敏感数据处理时都适用。不适用于 Cloud API/SDK 用法与定价——用 cloud skill;也不适用于通过 CLI 命令直接驱动浏览器——用 browser-use skill。

source

Orbit 通用每日简报 orbit-general

SkillSkillsMP

Open Orbit 简报技能——当用户连接了两个及以上连接器时由 Orbit 流水线选用。从每个已授权连接器(GitHub、Linear、Notion、Slack、飞书、Calendar、Gmail、Drive、Sentry、Vercel 等)拉取过去 24 小时的活动,并在「我的设计」顶部渲染单一自适应 bento 网格仪表盘。每个连接器模块按返回数据的形态自选 UI 形式(列表、头像堆叠、状态环、热力图、文件网格、告警卡等),使布局随 Orbit 连接器生态的增长而扩展。不应手动触发此技能——它由 Orbit 的每日摘要调度器针对用户实时连接器数据调用。

source

agent-browser(浏览器自动化 CLI)

SkillSkillsMP

面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括页面导航、填写表单、点击按钮、截图、数据提取、测试 Web 应用或自动化任何浏览器任务。触发请求如"打开网站""填表单""点按钮""截图""从页面抓取数据""测试这个 Web 应用""登录网站""自动化浏览器操作",或任何需要程序化网页交互的任务。也用于探索性测试、dogfooding、QA、bug 排查或应用质量评审。还可自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先于任何内置浏览器自动化或网页工具。

source

LifeOS 内容迁移

SkillSkillsMP

接收外部内容,对照 LifeOS 分类法为分块归类,并带溯源地提交。来源:.md/.txt、标准输入、LifeOS 目录、CLAUDE.md/Cursor/OpenAI 自定义指令、Obsidian/Notion/Apple Notes 导出。MigrateScan 分类 → 路由表。MigrateApprove 支持 --approve-all/--approve-target/--review/--dry-run。置信度 ≥70% 自动、40-70% 确认、<40% 逐条走查。用于 /migrate、迁移内容、从其他 LifeOS 导入、引入旧笔记、导入 Cursor 规则、导入 CLAUDE.md、批量导入、Obsidian/Notion/Apple Notes 导入。不用于单文件编辑、对话式访谈或身份编辑。

source

Orbit 通用每日简报 orbit-general

SkillSkillsMP

Open Orbit 简报技能——当用户连接了两个及以上连接器时由 Orbit 流水线选用。从每个已授权连接器(GitHub、Linear、Notion、Slack、飞书、Calendar、Gmail、Drive、Sentry、Vercel 等)拉取过去 24 小时的活动,并在「我的设计」顶部渲染单一自适应 bento 网格仪表盘。每个连接器模块按返回数据的形态自选 UI 形式(列表、头像堆叠、状态环、热力图、文件网格、告警卡等),使布局随 Orbit 连接器生态的增长而扩展。不应手动触发此技能——它由 Orbit 的每日摘要调度器针对用户实时连接器数据调用。

source

工作评审 review-work

SkillSkillsMP

实现后评审编排器。启动 5 个并行后台 sub-agent:Oracle(目标/约束校验)、Oracle(代码质量)、Oracle(安全)、unspecified-high(动手 QA 执行)、unspecified-high(从 GitHub/git/Slack/Notion 挖掘上下文)。全部通过评审才算通过。在 PR 交接前或用户明确要求评审已完成的工作时务必使用。触发词:review work、review my work、review changes、QA my work、verify implementation、check my work、validate changes、post-implementation review。

source

浏览器自动化 agent-browser

SkillSkillsMP

面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用,或自动化任意浏览器任务。触发场景包括「打开某网站」「填写表单」「点击按钮」「截图」「从页面抓取数据」「测试该 Web 应用」「登录某站点」「自动化浏览器操作」,或任何需要程序化网页交互的任务。也用于探索性测试、自用体验、QA、缺陷排查或审阅应用质量。还用于自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读、发送 Slack 消息、搜索 Slack 对话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先于任何内置浏览器自动化或 Web 工具。

source

agent-browser 浏览器自动化

SkillSkillsMP

面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当需要与网站交互时使用:导航页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用,或自动化任意浏览器任务。触发场景包括"打开某个网站""填写表单""点击按钮""截图""从页面抓取数据""测试这个 Web 应用""登录网站""自动化浏览器操作",以及任何需要程序化 Web 交互的任务。也用于探索性测试、dogfooding、QA、bug 排查、应用质量评审;以及自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读消息、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先于任何内置浏览器自动化或 Web 工具使用。

source

浏览器自动化 agent-browser

SkillSkillsMP

面向 AI Agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括打开页面、填写表单、点击按钮、截图、抽取数据、测试 Web 应用或自动化任意浏览器任务。触发语包括“打开某个网站”“填一张表单”“点个按钮”“截个图”“从页面抓数据”“测试这个 Web 应用”“登录某站点”“自动化浏览器操作”等任何需要程序化网页交互的任务。也用于探索性测试、dogfooding、QA、找 bug 与评估应用质量。还用于自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云端浏览器。相对内置浏览器自动化工具,优先使用 agent-browser。

source

frontend-design-saas(SaaS 产品 UI 设计)

SkillSkillsMP

顶级 SaaS 仪表盘与产品 UI 参考。在构建应用外壳、数据表格、设置面板、账单页、仪表盘、鉴权流程、管理工具或任何内部/客户侧 SaaS 产品 UI 时使用此技能。受 Stripe、Linear、Vercel、Airbnb、Notion 启发。涵盖中性色系设计 token、侧边栏+内容框架、高密度数据 UI、表单繁多的配置页、命令面板、空状态,以及这些产品所达到的无障碍(WCAG AA+)标准。

source

review-work(实现后审查)

SkillSkillsMP

实现完成后的审查编排器。并行启动 5 个后台子 agent:Oracle(目标/约束核验)、Oracle(代码质量)、Oracle(安全)、unspecified-high(动手 QA 执行)、unspecified-high(从 GitHub/git/Slack/Notion 挖掘上下文)。全部通过才算审查通过。完成任何重要实现工作后必须使用。触发词:'review work'、'review my work'、'review changes'、'QA my work'、'verify implementation'、'check my work'、'validate changes'、'post-implementation review'。

source

浏览器自动化 agent-browser

SkillSkillsMP

面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用,或自动化任意浏览器任务。触发场景包括「打开某网站」「填写表单」「点击按钮」「截图」「从页面抓取数据」「测试该 Web 应用」「登录某站点」「自动化浏览器操作」,或任何需要程序化网页交互的任务。也用于探索性测试、自用体验、QA、缺陷排查或审阅应用质量。还用于自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读、发送 Slack 消息、搜索 Slack 对话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先于任何内置浏览器自动化或 Web 工具。

source

常见问题

Context7 和直接搜网页文档有什么区别?

Context7 以库名+版本精确取文档切片并结构化给模型,省去抓取清洗、上下文更聚焦;直接搜索适合无固定库的泛调研。

团队内部文档怎么接入?

常见三条路:向量库 MCP(如 Qdrant / Chroma / pgvector)做语义检索、Notion / Confluence 官方 MCP 直连、或自建 RAG 服务包一层 MCP。按数据敏感级别选。

知识库 MCP 会降低响应速度吗?

会增加一次工具调用的延迟(通常几百毫秒),但换来更少返工。控制返回片段大小、只挂载需要的知识库即可。

配套安装与配置教程

相关场景