embedding

qmd — это локальный инструмент командной строки для поиска и индексирования, который позволяет разработчикам индексировать и осуществлять поиск по локальным файлам с использованием гибридного поиска, сочетающего BM25, векторные эмбеддинги и реранкинг. Он поддерживает как использование через командную строку, так и режим MCP (Model Context Protocol) для интеграции с Claude. Инструмент использует Ollama для создания эмбеддингов и хранит индексы локально, что делает его идеальным для поиска по документации или кодовой базе прямо из терминала.

Этот навык выполняет планы реализации, создавая нового суб-агента для каждой независимой задачи, проводя проверку кода между задачами. Он позволяет быстро итерировать, сохраняя контроль качества через этот процесс ревью. Используйте его при работе в основном с независимыми задачами в рамках одной сессии, чтобы обеспечить непрерывный прогресс со встроенными проверками качества.

Навык mcporter позволяет разработчикам управлять и вызывать серверы Model Context Protocol (MCP) напрямую из Claude. Он предоставляет команды для вывода списка доступных серверов, вызова их инструментов с аргументами, а также для обработки аутентификации и управления жизненным циклом демона. Используйте этот навык для интеграции и тестирования функциональности серверов MCP в вашем рабочем процессе разработки.

Этот навык развертывает и оркестрирует агентов Vertex AI ADK с использованием протокола A2A, управляя обнаружением AgentCard, отправкой задач и поддерживая инструменты, такие как песочница для выполнения кода и Memory Bank. Он позволяет создавать мультиагентные системы с последовательными, параллельными или циклическими схемами оркестрации на Python, Java или Go. Используйте его, когда требуется развернуть агентов ADK или оркестрировать рабочие процессы агентов в Google Cloud.