构建处理图像、文本和混合内容的检索增强生成系统。

集成来自领先多模态模型的视觉、音频和视频生成功能。涵盖图像分析、文档理解、实时语音代理、语音转文本、文本转语音和 AI 视频生成（Kling 3.0、Sora 2、Veo 3.1、Runway Gen-4.5）。

协调多个专业代理来完成复杂的任务。

通过 mcp__memory__* 进行知识图编排，用于实体提取、查询解析、重复数据删除和交叉引用增强。

自动将会话上下文同步到 Mem0，以实现无缝的跨会话连续性。此技能执行 Python SDK 脚本来保存决策、模式和会话摘要。

用于生产级 MCP 实现的高级模型上下文协议模式。

在会话中从 Mem0 语义记忆和知识图开始自动加载相关记忆，以实现无缝会话连续性。

使用 RAGAS 和 LLM-as-judge 模式评估和验证 LLM 输出以确保质量。

使用 React.lazy 、 Suspense 、基于路线的拆分和交叉观察器策略的 React 19 应用程序的代码拆分和延迟加载模式。

与中央主管协调多个专业代理。

设计和管理 LangGraph 工作流程的状态模式。

根据状态动态路由工作流执行。

同时运行独立节点以提高性能。

暂停工作流程以进行人工干预和批准。

使用装饰器而不是显式的图形构建来构建工作流程。

保留工作流程状态以进行恢复和调试。

Langfuse 是 OrchestKit 用于跟踪、监控、评估和提示管理的开源 LLM 可观察平台。与 LangSmith（已弃用）不同，Langfuse 是自托管的、免费的，并且专为生产 LLM 应用程序而设计。

通过 gh CLI 跟踪 GitHub 问题进度的仪式指南。确保随着工作从开始到 PR 的进展，问题保持更新。

使用 Zod v4 和 Pydantic 验证和清理所有不受信任的输入。

并行子代理执行，用于通过范围控制和反射实现功能。