Agent Skills Hub

langchain-architecture

使用 LangChain 1.x 与 LangGraph 构建生产级 LLM 应用程序。实现状态化 AI 代理、多步骤工作流程，并为复杂的对话与自动化任务构建自定义记忆系统。

autonomous-skill

启用支持长期、多工作阶段的自主开发任务，提供状态追踪、可恢复执行以及双代理程序规划执行工作流。

backend-rag-implementation

构建 RAG 系统以利用私有数据增强 LLM。包含向量数据库集成、嵌入策略、混合搜索及 FastAPI 后端的高级检索模式。

land

自动化 PR 生命周期管理：监控冲突、解决 CI 失败、处理审查反馈，并在绿灯时执行 Squash 合并以进行安全的代码集成。

exploratory-testing-advanced

进阶探索式测试，包含 SBTM、RST 启发式方法与测试导览。适用于错误调查、发现未知品质风险及结构化手动测试。

shipany

Shipany AI SaaS 样板官方文档辅助技能。提供 Next.js 15、Drizzle ORM、NextAuth 及支付集成等方面的专家指导。

systematic-debugging

一套严格的四阶段方法论，强制要求在应用任何代码修复前，必须先进行系统性的根本原因分析。

creating-agents-md

提供创建 agents.md 文件的标准化模板与指南，为 AI 编程助手提供项目专属的背景上下文。

jules-skill

直接从终端管理 Google 的异步 AI 编程代理 Jules。支持创建、监控和与 Jules 编程会话交互、审批计划以及处理反馈循环。

order-troubleshooting

处理订单追踪、配送状态查询，以及针对丢失、损坏或错误商品的疑难排解。

rule-validation

使用 validate_skills.py 验证 Skills、Agents 与 Commands 的语法，记录错误并管理代理开发中的自动化质量控制流程。

nuxt-test-skill

npm-agentskills 框架的测试工具，用于验证 Nuxt 模块整合与 AI Agent 技能发现机制。