Agent Skills Hub

design

协作式 UI 设计、线框图绘制与 Tailwind 优先的代码优化，打造独特且高质量的界面，避免生成式 AI 的通用设计模式。

Observability

PAI 多智能体活动的实时监控仪表板，支持 WebSocket 流式传输、会话追踪及智能体工作流调试。

project-guidelines-example

项目专属的架构指南模板，提供生产级 AI 应用程序的标准化结构、代码模式、测试要求及部署工作流程。

generate-sdk-types

自动从 Rust 工具架构生成 TypeScript 类型定义，确保 MCP 项目中服务器与客户端之间的端到端类型安全。

Global Validation

实现强大的服务器端与客户端输入验证，运用清理与白名单机制，预防注入攻击并确保数据完整性。

debugging

为 AI 编码代理提供的标准化调试与诊断准则。

build-design-system

使用 Design Graph 方法论构建连贯且基于约束的设计系统。自动化设计令牌、排版比例、组件、变体及主题的创建过程。

deepscan-monitor

管理长时间运行的 PapersFlow DeepScan 研究流程，提供异步监控、实时进度追踪与自动化报告生成功能。

parallel-agents

通过协调多个专业 AI 代理来执行复杂工作流，实现多角度代码分析、功能开发与系统级审查的自动化编排。

design-system-implementation

强制执行 UI 严格遵守项目设计系统的标记、组件与布局规范，以确保前端开发的一致性。

backend-development

构建、优化与维护现代化后端系统，涵盖 Node.js、Python、Go 与 Rust。支持 API 设计、数据库管理、安全性防护及 DevOps 实务流程。

context-optimization

通过 KV 缓存、观测遮罩、基于摘要的压缩与内容分割技术，优化代理程序的上下文窗口，以降低成本并减少延迟。