Agent Skills Hub

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撰写并格式化科学论文。支持 IMRAD 结构、常见引用格式（APA, AMA, Vancouver）及标准报告规范（CONSORT, STROBE, PRISMA）。

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部署专业 AI 代理集群进行全面的 GitHub Pull Request 审查，涵盖安全性、性能、架构及代码风格分析。

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LobeHub 的 TypeScript 开发标准，涵盖类型安全、异步模式、导入规范、UI 组件集成以及性能优化准则。

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捕获完整的被调试程序状态快照，包括所有已提交的内存区域与处理器寄存器，用于离线分析与取证调查。

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自动化流程，用于下载、拆分并深度解析学术 PDF。通过分批处理技术确保阅读质量，避免因内容过长导致的脉络丢失与上下文窗口崩溃。

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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。

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专业的 DOCX 文档处理工具，支持精准的版面配置、编辑与创建。内置自动化视觉渲染检查，确保输出文档格式与排版专业。

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使用 Google Agent Development Kit (ADK) 构建、编排和部署 AI 代理的综合指南与参考。

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为股票和 ETF 进行全面的技术分析，使用 RSI、MACD 和布林带等指标生成可操作的交易信号与比较报告。

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通过 KPI 框架、同期群分析与漏斗指标分析产品效能，进而推动增长、留存率与功能采用率。

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策略性回归测试，提供智能测试选择、影响分析与持续回归管理，助您加速开发并提升软件质量。

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指导代理人记忆系统的实现，比较主流框架（Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee），并设计用于跨会话知识保留的持久化架构。