Agent Skills Hub

elasticsearch

Elasticsearch DBA 技能，专注于集群架构、索引与映射设计、性能调优及生产环境运维，涵盖 ILM、分片策略与故障排查。

search

使用 Tavily 的 LLM 优化搜索 API 进行网络搜索，无需编写代码即可获取带有引用来源的精准内容。

web-search

自主研究专员，专注于获取验证信息、评估来源并进行结构化综述。

qmd

用于 Markdown 笔记、文档和代码库知识库的本地混合搜索引擎，旨在降低 Token 消耗并提升检索效率。

task-search

通过高性能、具备防抖功能的搜索引擎加速任务检索。支持多标记 AND 逻辑、相关性排序，并能实时高亮显示任务标题、描述与标签中的匹配文本。

component-search

探索并配置 Redpanda Connect 组件（如输入、输出、处理器），以构建高效的流式数据管道。

file-search

利用 ripgrep 进行快速文本搜索，并透过 ast-grep 进行语法感知代码分析，有效定位代码库中的模式与结构。

upstash-vector-db-skills

Upstash Vector DB 设置、语义搜索、命名空间与向量嵌入模型。专为在 Next.js 16 与 Vercel 项目中构建高性能向量搜索功能而设计。

tavily-search

使用 Tavily API 进行即时网页搜索与内容提取的工具，适用于研究、信息收集与获取最新网络信息。

google-search

使用真实 Chrome 浏览器进行 JavaScript 渲染的高级 Google 搜索。适用于抓取完整网页内容、指定网站搜索及时间筛选结果。

paper-search-usage

通过 arXiv、PubMed、IEEE、Scopus、ACM 和 Semantic Scholar 搜索、定位并检索学术论文。

baidu-search

使用百度 AI 搜索引擎 (BDSE) 进行即时网络搜索，获取最新资讯、文档与研究资料。