Agent Skills Hub

meteorology-driver-classification

将气象与环境变量分类为驱动因素类别，以进行一致的归因分析与环境建模。

root-cause-tracing

系统性调试技能，通过追踪调用堆栈查找问题根源，不仅限于修补表象错误，更侧重于识别原始触发点并实施防御性检查。

performing-systematic-debugging-for-stubborn-problems

执行严谨的多阶段 Fagan 检查，以系统化方式解决持续存在、难以处理的程序错误与复杂的代码交互问题。

youtube-rl-tracker

一个受强化学习启发的 YouTube 绩效追踪工具，通过系统化记录来优化缩图、标题与视频钩子。

analytics-interpretation

分析 GA4 与 GSC 数据，通过自动化基准测试、状态指标及可执行的内容优化建议，提升网站成效。

performance-analysis

系统性性能工程：基准测试、性能分析、瓶颈诊断，以及基于实证的应用程序优化指导。

evidence-first-debugging

强制执行严格的实证调试工作流程，利用结构化观察、假设检验和因果验证，消除技术调查中的推测。

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。

data-analysis

数据分析专家：进行探索性数据分析、统计建模、SQL 查询与 Python 数据可视化，通过严谨的量化方法将原始数据转化为可操作的洞察。

article-analysis

分析并总结网络文章、新闻通讯及博客内容，自动生成结构化 Markdown 报告。适合内容整理、知识管理与研究分析。

performance-correlation

将内容属性与 GA4 和 GSC 指标进行关联分析，以识别绩效驱动因素并挖掘优化机会。

ci

自动化 CI/CD 事故响应与 GitHub Actions 流水线失败分析。提供安全的修复建议，并协助解决构建与测试错误。