TinyFlow は、軽量で拡張性が高く、プロバイダーに依存しないPythonフレームワークで、LLMエージェントを構築するためのものです。主要なLLMプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Gemini）、埋め込みモデル、ベクトルデータベースにクリーンな抽象化レイヤーを提供し、複雑なエージェントワークフローを簡単に構築できます。
TinyFlow は、LLMエージェント開発のための軽量かつプロバイダー非依存のPythonフレームワークです。OpenAI、Anthropic、Geminiなどの主要なLLMプロバイダー、埋め込みモデル、ベクトルデータベースに対して統一された抽象化レイヤーを提供することで、複雑なエージェントワークフローを容易に構築できます。このフレームワークは、Claude、Codex、Geminiエージェント、カスタムツール開発など、さまざまなAIエージェントプラットフォームと連携して使用できるよう設計されています。最新のGitHubリポジトリから発見されたこのスキルは、過去24時間以内にプッシュされたエージェントスキル、Claude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツール、およびAIエージェント自動化に関連するリポジトリを基にしています。TinyFlowを使用することで、開発者は複数のLLMプロバイダー間での切り替えや、RAG（検索拡張生成）機能の組み込み、ベクトルデータベースとの統合をシームレスに行えるため、拡張性と保守性に優れたエージェントシステムの構築が可能になります。
npx skills add kindredzhang/tinyflowTinyFlow は、軽量で拡張性が高く、プロバイダーに依存しないPythonフレームワークで、LLMエージェントを構築するためのものです。主要なLLMプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Gemini）、埋め込みモデル、ベクトルデータベースにクリーンな抽象化レイヤーを提供し、複雑なエージェントワークフローを簡単に構築できます。
ソース: https://github.com/kindredzhang/tinyflow
過去24時間以内にGitHubリポジトリにプッシュされた、エージェントスキル、Claude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツール、および関連するAIエージェント自動化に関するリポジトリから発見されました。
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".