Agent Skills Hub

Hive Agent Architecture

用于在 Hive 原生 Rust 架构中构建、注册和编排模型上下文协议 (MCP) 工具与 AI 代理工作流的开发框架。

guard

为提示词中的 JSON 数据提供认知安全分析，防止大型语言模型在处理不完整或大规模数据集时产生幻觉与推理错误。

commit

强制执行 Sentry 风格的规范化提交、分支安全检查以及结构化问题引用，适用于 AI 编程代理。

proactive-agent

通过 WAL 协议、持久化内存缓冲区与自动化 Cron 调度，将 AI 代理转变为能主动预测需求并持续优化的主动式伙伴。

agents

构建具备工具调用与多步推理能力的 AI 代理。生成、管理并编排适用于 Claude Code、Cursor、Cline 等 AI 助手的自定义技能文件，实现开发流程标准化。

Project-Management-Interactive-copilot-test

用于自动化 GitHub Project V2 看板的通用技能，支持状态转换、冲刺管理以及通过 CLI 进行的交互式工作流程。

zotero-mcp-code

通过 Python 代码执行高效搜索 Zotero 文献库。支持全面的多策略查询、自动去重和相关性排序，有效避免上下文溢出或系统崩溃。

mcp-guide

用于选择 MCP 工具与直接 API 技能的决策框架，旨在优化 AI 代理的性能、成本与执行效率。

typescript-testing

标准化 TypeScript 的 Vitest 单元与集成测试工作流程，强制执行 70% 覆盖率、正确的 Mock 实践及 CI/CD 就绪的验证模式。

hs

AI 代理的执行前安全防护机制。针对 Shell 指令和文件读取执行 400 多种安全模式验证，拦截具破坏性的操作、凭证窃取与未授权的系统访问。

claude

Anthropic Claude AI 模型，专用于高效编码、长文本分析及 GUI 交互。

smithery-ai-cli

通过 Smithery CLI 查找、连接并使用超过 10 万个 MCP 工具与技能，整合外部服务、管理智能体工作空间并实现自动化工作流。