Agent Skills Hub

hive

自动化 GitHub 问题分类，通过分析代码库验证技术主张，并针对无效问题提供专家级回应以进行关闭。

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。

synthesizer

将多个研究智能体的发现综合为连贯且附引用的研究报告，解析矛盾并提取核心共识。

react

LobeHub React 组件开发指南，包含 antd-style 样式、@lobehub/ui 布局与路由管理。

blogwatcher

使用 blogwatcher CLI 监控博客、RSS 及 Atom 订阅源更新，并集成于您的 OpenClaw 助手。

Investigating Code Patterns

系统性地追踪代码流、定位实现、诊断性能问题并映射系统架构，协助您深入理解复杂的代码库。

ragcode-sse

通过 SSE 协议直接连接 RagCode MCP，无需繁琐的配置文件或二进制文件依赖。

orchestrate

为复杂功能提供的多阶段开发工作流程，包含研究、规划、实现与审查机制。

code-review-netsync

STYLY-NetSync 自动代码审查，执行协议一致性、线程安全及 Unity C#/Python 编码规范。

senior-data-engineer

世界级资深数据工程技能，用于构建可扩展的数据管道、ETL/ELT 系统及现代化数据基础设施，精通 Python、Spark、dbt 与 Kafka。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 集成模式：流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择（Haiku/Sonnet/Opus）、提示词缓存及 AI 工程成本管理。

cascade-orchestrator

高级 AI 代理工作流编排，支持多模型路由、Codex 沙盒迭代、并行 swarm 执行及复杂管线中的持久化内存功能。