Agent Skills Hub

autoresearch

自动化多团队代码库改进代理，具备狭义（目标导向）、广义（假设发散）及全面（质量扫描）三种模式。

gpt-researcher

GPT Researcher 是一个自主 AI 代理，专为全面的网页与本地研究而设计，采用规划-执行-发布架构，可产出详尽且具引用的研究报告。

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。

migrate-postgres-tables-to-hypertables

将标准 PostgreSQL 数据表迁移至 TimescaleDB 超表，并优化分区、分块与压缩策略，以提升时间序列数据效能。

ml-pipeline-workflow

构建并编排从数据准备、模型训练、验证到自动化部署的端到端 MLOps 管线。

robot-perception

机器人感知系统设计、配置与优化，涵盖摄像头、激光雷达与传感器融合管线。包含相机校准、3D 重建与生产环境部署的最佳实践。

conference-talk-builder

将原始想法转化为结构化的会议演讲讲稿，并利用叙事框架进行规划。提供幻灯片内容规划、演讲者备忘录与时间安排，格式与演示工具无关。

sequential-thinking

结构化推理工具，用于复杂问题分解、分步分析、一致性验证以及带有置信度评分的证据合成。

tool-design

用于设计代理工具的专业框架，优化工具描述、执行基于合约的 API，并实施架构精简以提高 AI 代理工具选择的准确性。

paper-reproduce

提供论文复现的系统性方法论，支持数据清洗、统计验证、样本筛选及自动化产出学术复现报告（Markdown 与 LaTeX）。

paper-write

根据研究计划与叙事报告，以章节为单位编写 LaTeX 学术论文，并通过多模型审阅机制确保质量。

sparc-methodology

SPARC 开发方法论，结合 Claude Flow 多代理协作，实现从规格、伪代码、架构到重构与完成的系统化软件工程。