Agent Skills Hub

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。

landing-page-angle-tester

针对同一产品生成多种落地页叙事角度，定义目标受众并规划所需的证据要求，协助优化转化率与营销工作流。

receiving-code-review

为 AI 开发代理设计的严谨代码审查接收机制，强调技术验证与实际检查，避免盲目同意。

langchain-chat-models

为 LangChain 应用程序提供统一接口，整合并管理 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 和 Bedrock 等 LLM 聊天模型服务。

commit-messages

根据暂存区的 git diff 自动生成符合 Conventional Commits 规范的清晰提交信息。

context-degradation

诊断、隔离并缓解 LLM 上下文故障（如中间丢失、中毒、干扰及冲突），提升 AI 代理的执行可靠性。

customer-feedback-analyzer

一套用于跨渠道收集、分析并优先处理用户反馈的架构，旨在驱动产品策略与功能开发。

internal-comms

通过公司专用的指南与模板，标准化您的内部沟通，涵盖报告、简报及项目更新等应用。

tikhub-api-helper

搜索并查询 TikHub 社交媒体 API，支持 TikTok、抖音、小红书、Instagram、YouTube 等平台，助您轻松获取跨平台数据。

ring:writing-skills

一种将测试驱动开发 (TDD) 应用于流程文档的框架，通过压力测试情境来识别并修补 AI 代理的合理化漏洞，确保文档执行的可靠性。

context-management

为 AI 代理提供主动式上下文窗口管理，通过智能令牌监控、快照建立与选择性状态恢复，确保长会话期间的连续性。

explore

用于结构化、多深度代码库探索的元技能，包含架构分析、快速结构概览以及深入研究的文档工作流程。