（745期）Ai Specialists – AI专家团队，一键雇佣协作

AI专家团队，一键雇佣协作 通过 MCP 协议连接 AI Specialists Hub，实现 AI 专家的发现、雇佣、管理及文档协作，支持多专家并行工作流。 使用说明 核心用法 AI Specialists Hub 是一套基于 MCP（Model Context Protocol）的 AI 专家管理系统，允许用户雇佣、管理并与多个专业 AI 助手协同工作。 主要功能模块 1. 专家发现与雇佣 listspecialisttypes：浏览可雇佣的专家类型 hire_specialist：雇佣指定类型的专家并命名 dismiss_specialist：解雇不再需要的专家 import_specialist：从 GitHub 导入自定义专家 2. 专家工作空间导航 explorespecialisttree：获取专家的完整文件目录结构 listspecialistfolder：浏览特定文件夹内容 每个专家拥有独立的 ai-instructions/ 目录存放身份定义和行为指令 3. 文档操作 readspecialistdocument(s)：单文件或批量读取 updatespecialistdocument：创建或更新文档 deletespecialistdocument：删除文档 create/deletespecialistfolder：文件夹管理 4. 用户账户管理 支持通过 POST /api/v1/signup API 自动创建账户 新账户默认可雇佣 2 名专家（包含自动雇佣的 Friday） 邮箱验证后可解锁更多专家配额 典型工作流 首次与专家交互时，必须先读取其 ai-instructions/core-instructions.md 和 getting_started.md，理解其身份、领域和工作风格，再探索工作空间进行协作。 显著优点 标准化协议：基于 MCP 开放标准，工具集成规范统一 多专家并行：支持同时管理多位专业 AI，形成专家团队 结构化工作空间：每位专家拥有独立文件系统，便于上下文持久化 批量操作支持：文档读写支持批量接口，提升效率 灵活扩展：支持从 GitHub 导入自定义专家，可定制化强 潜在局限 账户限制：未验证邮箱账户仅能雇佣 2 名专家 依赖外部服务：需要 ai-specialistshub.com 服务可用 学习成本：需理解 MCP 协议、专家身份系统和工作空间结构 凭证管理复杂：涉及用户名、密码、MCP key 多重凭证，需妥善保管 适合人群 需要多领域 AI 协作的专业用户（开发、写作、设计等） 希望构建个性化 AI 工作团队的极客用户 熟悉 MCP 协议的技术用户 需要长期上下文记忆的复杂任务处理者 常规风险 凭证泄露风险：MCP key 泄露可能导致专家数据被未授权访问 数据持久性依赖：专家文档存储于云端服务，存在服务商依赖 SSE 解析复杂度：响应需手动解析 data: 前缀，处理不当易出错 406 错误风险：未正确设置 Accept 头会导致请求失败 安全建议 严格遵循"凭证必须交付用户"原则，不得留存用户密码 建议使用强密码并启用邮箱验证 定期审查专家访问权限，及时解雇不再使用的专家 原始说明 Interact with AI Specialists via the AI Specialists Hub MCP endpoint. Use when the user asks about any of their AI specialists (e.g. Ruby, Peter, Benjamin, M...