Agent Skills Hub

data-extraction-patterns

提供 GA4 和 GSC 分析数据提取、缓存及处理的最佳实践模式，支持 MCP 服务器集成。

requirements-engineering

掌握 EARS 语法，将模糊的功能构想转化为精确且可测试的需求规格、验收标准及边缘情况文档。

sales-ai-assistant

销售AI助手，能将业务场景自动转化为AI提示词，协助销售人员快速生成高质量邮件、方案与分析报告，无需具备提示词编写技能。

plan-down

方法驱动的规划工作流程，使用 zen-mcp 工具将任务分解为结构化的 plan.md 文件，并根据用户的明确度与自动化需求进行自适应调整。

qmd

用于 Markdown 笔记、文档和代码库知识库的本地混合搜索引擎，旨在降低 Token 消耗并提升检索效率。

code-formatter

用于在 Claude Code 和 Gemini CLI 扩展之间转换及同步 AI 代理技能的通用 CLI 工具。

qc

自动化质量闸门，使用 5 个并行 AI 代理审查代码变更，确保正确性、风格与一致性。

backend-rag-implementation

构建 RAG 系统以利用私有数据增强 LLM。包含向量数据库集成、嵌入策略、混合搜索及 FastAPI 后端的高级检索模式。

implementation

结构化、模板驱动的端到端功能开发工作流，包含编码、自动化测试、验证及基于会话的持续改进。

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。

iterate

代码库自动化优化循环。根据特定目标与机械指标，自动修改、测量并迭代代码以提升效能。

python-plan-optimization

为 Python 代码提供 6 阶段只读分析的工作流程，根据项目类型（从 POC 到开源）检测设计原则违规、代码异味并建议现代化改善方案。