Agent Skills Hub

find-skills-combo

探索并推荐代理技能组合以完成复杂的多面向任务，提供“最大质量”与“最小依赖”两种推荐策略。

mcp-prompts

一种智能开发编排技能，通过 mcp-prompts 集成，提供自我优化的代码分析、构建错误诊断与自动化工作流程配置。

implement-feature

使用架构优先设计、TDD、丰富领域模型与 Swift 6.2 模式实现功能的指南，确保领域、基础设施与应用层之间的清晰隔离。

alphaear-deepear-lite

从 DeepEar Lite 平台获取即时金融信号、传导链推理及市场信心指标，协助 AI 代理进行深度市场分析。

error-handling

实现强健的后端错误处理机制，包含自定义错误类、中间件、结构化日志以及恢复模式。

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。

llm-integration

一套用于构建稳健 LLM 集成的工具包：包含 API 模式、流式传输、函数调用、RAG 流水线及具成本效益的模型路由。

mcpgraph

构建无代码 MCP 服务器，通过 YAML 以有向图形式编排工具，实现数据转换、条件路由与自动化工作流。

context-fundamentals

情境工程基础指南：为 AI 代理优化 Token 预算、注意力机制及系统架构。

subagents-orchestration-guide

协调多代理软件开发工作流程，管理任务分解、需求分析及复杂软件项目的质量保证。

pavlok

通过 Pavlok API 触发硬件刺激（震动、蜂鸣或电击），用于习惯养成或提供任务管理的物理反馈。

flowgram.ai

FlowGram.ai 自定义节点开发指南，支持简单节点自动表单与复杂节点自定义 UI 开发。