一系列专门的决策技能与工作流程，供编码代理使用，使其能通过 Jev 系统进行分类、评分与选择行动。

一套技能和插件，将模型路由和结果过滤等常规代理决策任务卸载到低成本决策模型，以降低延迟和令牌消耗。

通过利用Astra进行高层规划与审查，同时将高吞吐量实现任务委派给DeepSeek V4.1 Flash以降低成本，该Codex技能优化了AI软件开发流程。

一个为 Hydra DB 设计的 AI 工作区，使用户能够通过带引用的答案和深度研究功能查询个人文件、记忆和连接的应用程序。

Wan2.2 是一套大规模视频生成模型，利用 Mixture-of-Experts 架构，从文本、图像或语音生成高分辨率电影级视频。

一个为 LLM 和多模态模型设计的高性能训练框架，支持前沿规模的分布式训练，同时完全兼容 Hugging Face 模型。

一个用于深度学习中统计显著性检验的 Python 包，提供 Almost Stochastic Order (ASO)、自助法、置换检验和多重比较校正等现代测试方法，以严格比较模型性能。

一种用于AI驱动软件开发的方法论和结构化指导框架，聚焦于机器可强制约束和基于证据的验证，以防止架构漂移。

一种面向 AI 代理的本地优先 PDF 证据引擎，提供结构化文本、表格和 OCR，并附带精确的页面级引用，以防止幻觉。

一个用于 AI 编码代理的工作区管理器，提供隔离的 git worktree 环境，以及适用于任何 CLI 型代理的统一终端界面。

一款基于 Android 的 AI 对话协作者，可实时分析多种聊天应用中的传入消息，并基于本地知识库提供排序后的回复建议。

一款开源、高性能的 API 和 AI 网关，用于安全地治理 REST、GraphQL、gRPC 和 Model Context Protocol (MCP) 服务的流量。