Agent Skills Hub

markitdown

将 PDF、Office 文档、图像、音频及网页内容转换为适合 LLM 与 RAG 系统的干净 Markdown 格式，支持 20 多种文件类型与自动化处理。

context-detection

系统化的项目技术栈检测、框架特定技能自动加载，以及针对 React + Go 等全栈项目的多技术栈分析。

coding-aider-plan-generator

生成与 IntelliJ coding-aider 插件兼容的结构化开发计划、检查清单及文件上下文。

pdf-text-replace

通过编程方式更新可填写 PDF 表单中的文本。轻松修改表单字段中的姓名、日期、地址和参考编号，同时完整保留原始文档结构。

clarity-gate

通过预注入验证强化 RAG 系统的认知质量，确保文档在进入知识库前皆经过严格定义与结构化校对。

qa

网页应用程序的浏览器自动化测试技能。执行自动化网站审计、视觉回归测试、用户流程验证，并通过实时浏览器快照进行问题跟踪。

neon-toolkit

自动化管理临时 Neon PostgreSQL 数据库的生命周期，适用于测试、CI/CD 与快速原型开发。

pentest-osint-recon

自动化开源情报 (OSINT) 侦察代理，用于映射外部攻击面、识别资产并挖掘安全漏洞。

analyzing-research-documents

从研究文档、技术论文和架构设计文件中，系统性地提取关键见解、决策记录与技术限制。

ensue-memory

增强认知层，将对话连接至持久化知识树，实现跨项目的长期记忆、回溯与情境推理。

web-search

自主研究专员，专注于获取验证信息、评估来源并进行结构化综述。

rag-implementation

使用向量数据库、语义搜索与 LangGraph 构建生产级 RAG 系统，为 LLM 提供外部知识基础。