Agent Skills Hub

ring:testing-skills-with-subagents

用于构建健壮 AI Agent 技能的元技能，采用测试驱动开发 (TDD) 方法：定义失败 (RED)、实现技能 (GREEN) 并修补合理化漏洞 (REFACTOR)。

make-skill-template

建立并生成新的 GitHub Copilot 代理技能。提供模板、目录结构与说明，协助您通过绑定的资源构建专属的 AI 功能。

pytorch-lightning

PyTorch Lightning 深度学习框架技能：自动化模型训练、多 GPU 编排、数据管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分布式训练策略。

creating-opencode-agents

为创建 OpenCode AI 代理程序提供专家指导和配置标准，涵盖 YAML frontmatter、工具权限设置及操作模式等。

flow-nexus-neural

使用 Flow Nexus 平台在分布式 E2B 沙盒中训练与管理神经网络，支持 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定义架构。

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。

skill-template

为建立与记录模块化代理技能所设计的标准化模板，确保在 AI 代理系统中间实现一致且高效的上下文工程。

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。

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。