Agent Skills Hub

token-surgeon

使用 Token Surgeon 审核并优化您的 AI 提示词。检测 10 种常见的冗余模式，计算效率分数，并减少 Token 用量以提升提示词性能。

code-review-facilitator

为 Arduino、ESP32 与 RP2040 项目提供自动化静态代码审查。检测内存安全性、程序结构与最佳实践，协助提升固件质量与可靠性。

workflows-plan

将功能需求、错误报告与改进建议转化为结构化且可执行的 Markdown 项目计划，并结合代码库研究与行业最佳实践。

structured-outputs-advisor

Anthropic 结构化输出实现专家顾问。协助判断 JSON 模式与严格工具使用之间的取舍，确保 schema 合规性与 Agent 工作流的输入验证。

structured-code-review

执行结构化的五阶段代码审查，涵盖需求合规性、正确性、代码质量、测试与安全性。提供分类后的具体改进建议（严重/主要/次要/微调）。

risk-based-testing

利用风险评估与优先级排序，将测试重点集中在最高风险区域。适用于规划测试策略、配置测试资源或进行覆盖率决策。

vercel-react-native-skills

React Native 和 Expo 性能优化最佳实践。涵盖列表虚拟化、Reanimated 动画、UI 模式以及原生平台 API 优化。

inno-prepare-resources

自动化研究资源准备工作，包括加载实例、搜索 GitHub 代码库、构建数据集描述以及下载 arXiv 论文。

vitest

Vitest 测试模式，提供可靠的单元与整合测试架构。专注于关键业务逻辑、边缘案例与高效的 Mocking 策略，确保核心代码的稳定性。

omc-plan

智能战略规划与需求收集，支持多视角共识循环与结构化审议。

implementation-planner

通过代理驱动的迭代流程，创建结构化、高质量的技术实现计划。适用于复杂重构、新功能开发与技术架构设计。

markdown-token-optimizer

分析 Markdown 文件以识别浪费 Token 的模式，并提供具体优化建议，以提升文档对 AI 的 Token 使用效率与清晰度。