Agent Skills Hub

paper-plan

根据研究叙述、实验数据与审稿结论，自动生成结构化的学术论文大纲。

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。

long-running-agent

为 AI 代理设计的框架，可在多个上下文窗口中保持状态，使代理能够完成复杂的长期编程任务，而不丢失进度或上下文。

tweet-rl-tracker

基于 Notion 的推文性能追踪系统，通过强化学习原理实现数据驱动的内容实验与优化。

mcp-server-creator

生成用于 Stigmer AI 代理的生产级 McpServer YAML 配置文件，轻松集成各类外部工具与 API。

literature-review

通过 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 进行系统性文献回顾，包含人工智能驱动的综述、核实引用以及强制性的科学图表生成。

exploratory-testing-advanced

进阶探索式测试，包含 SBTM、RST 启发式方法与测试导览。适用于错误调查、发现未知品质风险及结构化手动测试。

literature-engineer

证据优先的文献收集工具，专为自动化研究管线设计。将论文池扩充至 1200 篇以上，具备元数据规范化、来源追溯及多路径导入功能。

mcp-research

使用 MCP 工具获取最新的技术资讯，针对函数库、API、SDK 及技术生态系统提供经过验证的指导。

qasai

功能强大的图像压缩与转换 CLI 工具，支持批处理、多种引擎（mozjpeg、pngquant、sharp 等）、格式转换（WebP、AVIF）及递归目录优化。

skills-management

为 AI 编程助手搜索、安装、更新和管理技能。提供全生态系统技能发现与本地组织的集中化接口。

light-curve-preprocessing

使用 Lightkurve 进行天文光变曲线预处理与清洁。提供离群值移除、趋势平滑化、去趋势与数据质量标记处理工具，适用于天文时序数据分析。