Agent Skills Hub

evaluation

为 AI 代理构建系统化的评估框架，利用多维评分标准、LLM-as-a-judge 与回归测试，量测代理效能、质量及上下文工程的有效性。

rust

使用 Axum、SQLx 和 thiserror 实现健壮的 Rust 后端服务，并运用生产级架构模式。

feishu-doc

读取、写入与管理飞书 (Lark) 云文档。支持 Markdown、块操作、表格创建及多媒体附件上传。

parxy

一个统一的文档处理网关，支持 PDF 解析、文本提取、格式转换与跨多种本地及云端供应商的文档操作。

ship-learn-next

将教学内容（如逐字稿、教程）转化为可执行的「Ship-Learn-Next」循环，建立具体的实作计划与学习任务。

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。

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。

changelog

Claude Code 开发会话的自动化运行时可观测变更日志，追踪文件变更、测试结果与 Git 提交。

certification-proflie

一种项目特定的技能模板，用于维护 AI 驱动全栈应用程序中的架构一致性、编码标准与部署流程。

tzurot-council-mcp

为技术架构、复杂重构与结构化调试提供多视角 AI 咨询服务。

code-review

执行全面的代码审查，专注于安全性漏洞、性能优化、可维护性及代码正确性。

goal-tracking

层级式目标跟踪系统，将三年愿景连接至每日任务。自动化计算进度、检测停滞目标，并整合 Obsidian 库中的项目与目标对齐。