Agent Skills Hub

ReasoningBank with AgentDB

使用 AgentDB 的超快速向量后端实现 ReasoningBank 自适应学习。具备轨迹追踪、判定评估、记忆蒸馏与模式识别功能，适用于构建自我学习的自主智能体。

creative-thinking-for-research

应用认知科学框架于计算机科学与人工智能研究，通过系统化的创造力策略生成具备原创性的研究方向。

performing-systematic-debugging-for-stubborn-problems

执行严谨的多阶段 Fagan 检查，以系统化方式解决持续存在、难以处理的程序错误与复杂的代码交互问题。

clarity-gate

通过预注入验证强化 RAG 系统的认知质量，确保文档在进入知识库前皆经过严格定义与结构化校对。

identify-assumptions-existing

通过价值、易用性、可行性与运营可行性四个维度，利用多角度批判性思维对现有产品功能进行风险假设评估与压力测试。

socratic

通过苏格拉底式提问深入探讨信念、挖掘隐藏假设、检验证据，并在不说教的情况下达成深层理解的思考框架。

spawn-decision

专为协调系统设计的决策代理，用于处理复杂的架构选择、任务规划与错误排除。

context-fundamentals

情境工程基础指南：为 AI 代理优化 Token 预算、注意力机制及系统架构。

statistical-analysis

引导式统计分析，包含测试选择、假设检验、功效分析及 APA 格式报告，适用于学术与实验研究。

taide-botrun

高中语文国学考试解题助手，采用上下文工程与检索增强生成架构，提供高准确度、具可解释性的解题服务。

prompt-engineering-patterns

掌握先进的提示工程技术，以最大化生产环境中大型语言模型（LLM）的性能、可靠性和可控性。

scientific-critical-thinking

评估科学宣称与研究方法的严谨度、偏误及有效性。运用 GRADE 与 Cochrane 等实证架构来分析实验设计、研究方案及研究结论。