Agent Skills Hub

prp-manager

通过 Context Engineering 原则，为 AI 代理程序初始化、生成并执行完整实作蓝图 (PRPs)，实现软件开发一次成功。

jira-assistant

通过 Atlassian MCP 管理 Jira 问题。支持搜索、创建、更新、状态流转与 Sprint 任务管理，并具备自动检测工作区配置功能。

claude-skills

一套包含超过 305 个模块化指令包、Python CLI 工具与代理工作流的综合库，专为扩展 Claude Code、Cursor、Aider 与 Gemini CLI 等 AI 编程辅助工具的能力而设计。

syncause-debugger

为 Python、Node.js 和 Java 应用程序提供基于执行轨迹与 MCP 工具的实证调试解决方案。

Test Skill A

一个自动化的 CLI 工具，用于发现并链接通过 npm 包发布的 AI 代理技能，简化 coding agents 的技能集成。

neuropixels-analysis

Neuropixels 神经记录分析工具。提供从 SpikeGLX/OpenEphys 数据加载、Kilosort4 Spike Sorting、运动校正、质量指标计算到 AI 辅助单元筛选的端到端分析流程。

ai-multimodal

使用 Google Gemini 处理与生成多媒体内容。支持音频转录、图像识别、视频分析、PDF 解析及 AI 图像生成，具备超长上下文窗口，适用于复杂的多模态 AI 任务。

french-claude

专注于设计的编程代理，为您的开发工作流程带来世界级的人机界面工艺、动态设计与系统化前端工程。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 集成模式：流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择（Haiku/Sonnet/Opus）、提示词缓存及 AI 工程成本管理。

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。

oracle

通过 CLI 将项目代码与提示词打包，为 AI 模型提供精确的上下文，适用于调试、重构与代码审查。

karpathy-guidelines

为 LLM 设置的程序开发行为准则，旨在减少错误、落实最佳实践，并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。