Agent Skills Hub

artifact-tracking

AI 优化项目追踪系统，利用 YAML 与 Markdown 混合格式，实现高效率的项目编排、阶段管理与自动化任务委派，大幅降低 Token 消耗。

context-engineering-expert

先进的上下文工程系统，用于协调 AI 代理、内存管理和 Token 优化，以提升长期持久性和项目智慧。

context-driven-testing

运用情境导向测试原则，根据项目目标、风险与限制调整测试策略，而非盲目依赖通用最佳实践。

claude-code-guide

Claude Code 高级开发指南，涵盖 REPL 环境、MCP 集成、开发工作流及 AI 辅助编程最佳实践，助力提升开发效率。

with-context-agent

检查、验证并自动修复 AI 代理配置文件（如 SKILL.md、CLAUDE.md 及 MCP 配置）。

crd

为现有项目管理变更请求文档 (CRD) 工作流程，负责处理代码库上下文、影响分析并自动生成 CRD 文档。

context-degradation

诊断、隔离并缓解 LLM 上下文故障（如中间丢失、中毒、干扰及冲突），提升 AI 代理的执行可靠性。

respond

手动完成并提交 AI 代理响应给 Claude。用于自动同步失败时，或需手动整理研究结果的场合。

multi-agent-patterns

架构多代理系统以突破上下文限制，运用监督者、群体与分层模型等模式来管理复杂工作流程。

Project Context Analyzer

通过并行代理执行分析项目结构、依赖项与代码模式，为快速上手陌生代码库与 AI 辅助开发生成详尽的工程背景文档。

context-bar

为 Claude Code 状态列提供实时彩色上下文使用进度条，并支持手动即时检查功能。

agent-sdk

使用 Claude Agent SDK 构建与维护 AI 代理的专家级技能，涵盖架构设计、工具集成、MCP 服务器以及代理工作流。