Agent Skills Hub

code-quality

为 Turso 数据库执行严格的代码质量、正确性及 Rust 设计模式，优先考虑数据完整性、性能以及易于维护的惯用语法。

agent-architecture

实现生产级 AI 代理。包含 LangGraph、工具调用护栏、SSE 流式传输、情节记忆与 pgvector。提供反模式分析与修正代码。

simple-skill

一个测试技能，旨在通过执行基础任务并确认完成情况，来验证 Skillet CLI 的功能。

git-commit

使用 Conventional Commits 规范执行 Git 提交，结合智能暂存与基于代码差异的语义化提交消息生成。

video-pipeline

视频内容全链路处理流水线，将原始录影自动转化为逐字稿、观点摘要、短视频切片及可发布文章。

image-rotator

使用可靠的 Python 脚本将图像以 90 度为单位进行旋转。支持 PNG、JPG、GIF、BMP 和 TIFF 格式，确保图像质量并提供自动化文件处理。

Git Commit Format

强制执行 HyperShift 约定式提交格式与验证，适用于所有 Git 贡献。

taskery

为 AI 代理生成完整的 Taskery 本地 Kanban 看板操作指南，涵盖 CLI、API 及并发控制管理。

Parallel Routes Generator

实现 Next.js Parallel Routes 模态窗口以消除页面布局偏移 (layout shifts)。适用于对话框、模态窗口及拦截路由 (intercepted routes)。

prompt-improver

通过代码库研究与针对性提问，在执行前厘清模糊提示词的意图。

rag-implementation

使用向量数据库、语义搜索与 LangGraph 构建生产级 RAG 系统，为 LLM 提供外部知识基础。

mcp-development

提供模型上下文协议 (MCP) 服务器开发指南，涵盖工具设计、资源处理及 AI/ML 整合模式。