소형부터 대형까지 자체 호스팅 AI 모델이 도구 호출 에이전트 워크로드를 실행할 때 로컬 소스 코드를 사용할 수 있게 해줍니다. 20,900개 이상(2TB 이상)의 인기 GitHub 저장소를 대형 및 소형 AI 모델로 적극적으로 데이터 마이닝하여 로컬 우선 도구 호출 모델을 위한 재사용 가능한 JSON, Markdown, Parquet 파일을 생성합니다.
이 스킬은 district-solutions/open-agent-tools-coder를 기반으로, 자체 호스팅 AI 모델(소형~대형)이 도구 호출(tool-calling) 에이전트 워크로드를 실행할 때 로컬 소스 코드를 활용할 수 있도록 지원합니다. Claude, Codex, Gemini 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼과 MCP 도구에 이상적이며, 20,900개 이상의 인기 GitHub 저장소(2TB 이상)를 데이터 마이닝하여 JSON, Markdown, Parquet 파일을 재사용 가능한 형식으로 제공합니다. 이를 통해 로컬 우선(local-first) 도구 호출 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 에이전트가 실시간으로 GitHub 소스 코드를 참조하여 더 정확하고 상황에 맞는 코드 생성 및 분석을 수행할 수 있습니다. 주로 최근 24시간 내에 푸시된 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 등과 같은 AI 에이전트 자동화 저장소에서 발견됩니다.
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소형부터 대형까지 자체 호스팅 AI 모델이 도구 호출 에이전트 워크로드를 실행할 때 로컬 소스 코드를 사용할 수 있게 해줍니다. 20,900개 이상(2TB 이상)의 인기 GitHub 저장소를 대형 및 소형 AI 모델로 적극적으로 데이터 마이닝하여 로컬 우선 도구 호출 모델을 위한 재사용 가능한: json, markdown 및 parquet 파일을 생성합니다.
출처: https://github.com/district-solutions/open-agent-tools-coder
최근 24시간 내에 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 관련 AI 에이전트 자동화를 위해 푸시된 GitHub 저장소에서 발견되었습니다.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
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