Agent Skills Hub

verification-before-completion

为编码代理执行严格的“先验证后声明”协议，要求在声明工作完成、成功或修复错误前，必须先执行指令并确认输出证据。

prompt-injection-test

一个专为模拟提示词注入攻击并验证 AI 代理技能安全扫描器而设计的测试工具。

guard

为提示词中的 JSON 数据提供认知安全分析，防止大型语言模型在处理不完整或大规模数据集时产生幻觉与推理错误。

receiving-code-review

为 AI 开发代理设计的严谨代码审查接收机制，强调技术验证与实际检查，避免盲目同意。

google

使用 WebSearch 和 WebFetch 工具搜索互联网，获取实时信息、技术文档或进行主题研究。

Test Skill A

一个自动化的 CLI 工具，用于发现并链接通过 npm 包发布的 AI 代理技能，简化 coding agents 的技能集成。

interpreting-culture-index

解析 Culture Index (CI) 调查与行为特质数据。运用数据驱动的行为分析，协助团队组成评估、职灾预防及人才招聘配置。

study-note

使用 CLI 工具将学习笔记、想法与心得按时间顺序自动归档至项目文件，实现系统化的知识管理。

mutation-testing

通过引入代码变异并测量杀灭率，验证测试套件的有效性并找出薄弱断言。对于证明测试能真正捕捉错误，而非仅仅满足覆盖率指标至关重要。

systematic-debugging

一套严格的四阶段方法论，强制要求在应用任何代码修复前，必须先进行系统性的根本原因分析。

research

严谨的研究技能，通过 WebFetch 与内容分析强制执行来源验证，以防止引用虚构内容。

Debug Workflow

使用 Ruby debug gem 进行测试套件的交互式调试工作流程，包含逐步执行、系统状态检查与根本原因分析。