Agent Skills Hub

webmcp

为任何网页应用程序建立并测试 AI 就绪的 MCP 工具。通过代码注入与自动化浏览器交互，将网站转化为智能代理程序。

frontend-to-backend-requirements

标准化前端沟通，通过记录后端开发人员所需的数据需求与业务规则，确保在不指定实现细节的情况下达成清晰的开发共识。

librarian

抓取、索引并搜索 GitHub 和网站上的开发者文档，为 AI 代理提供准确、基于真实来源且具备版本控制的代码上下文。

mcp-patterns

为 @youdotcom-oss/mcp STDIO 桥接器提供的维护模式，专注于传输生命周期管理、关闭保护机制及健全的错误处理。

stable-baselines3

使用 Stable Baselines3 进行生产级强化学习。通过类 scikit-learn API 训练智能体、设计自定义环境、实现训练回调函数并优化工作流程。

wiki-llms-txt

自动生成 llms.txt 和 llms-full.txt 文件，为项目文档提供 AI 友好的阅读格式及项目上下文。

context-cascade

为 Claude Code 设计的嵌套插件架构，通过动态加载 Playbooks、Skills 与 Agents，有效节省超过 90% 的上下文标记空间。

agent-system

MERIDIAN 自主 AI 代理实现模式，包含 BaseAgent 生命周期、Claude API 结构化工具调用、Token 配额管理与 cron 调度系统。

Extract structured data from unstructured files (PDF, PPTX, DOCX...)

使用 LlamaExtract 实现从 PDF、DOCX 和 PPTX 等非结构化文件中提取结构化数据的方案，并通过 Pydantic 定义数据架构。

java-coding-standards

强制执行高质量 Java 17+ 编码标准、Spring Boot 惯例以及可维护的项目架构。

project-guidelines-example

项目专属的架构指南模板，提供生产级 AI 应用程序的标准化结构、代码模式、测试要求及部署工作流程。

library

用于跨设备与团队管理代理技术的私人套件分发系统。通过中央库目录安装、同步、新增与更新您的代理、技能与提示词。