Agent Skills Hub

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。

code-review-facilitator

为 Arduino、ESP32 与 RP2040 项目提供自动化静态代码审查。检测内存安全性、程序结构与最佳实践，协助提升固件质量与可靠性。

create-prd

通过交互式规划流程，协助您生成包含用户故事、验收标准与技术规格的详细产品需求文档 (PRD)。

skill-authoring-workflow

一套标准化工作流程，用于将原始 PM 笔记、工作坊内容或初稿转化为经过验证且符合仓库规范的 AI 技能。

swiftui-performance-audit

审计并优化 SwiftUI 运行时性能。通过代码审查、架构分析与 Instruments 性能分析指导，诊断渲染缓慢、滚动卡顿、高资源消耗及布局抖动等问题。

jina-cli

专为 AI Agent 设计的网页阅读与搜索工具，通过 Jina AI Reader API 将网页转换为适合 LLM 阅读的 Markdown、文本或 HTML 格式。

crafting-effective-readmes

简化技术文档编写，协助生成、更新与完善 README 文件。针对开源项目贡献者、内部团队及个人项目提供定制化的内容与模板建议。

find-skills

发现并安装代理技能以扩展 DeerFlow 功能。使用此技能搜索适用于编码、测试、部署等任务的工具、工作流程或专业知识。

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。

Python Security Scan

专为 Flask、Django 与 FastAPI 项目设计的 Python 安全扫描工具。支持 OWASP Top 10 风险检测、依赖包漏洞分析、硬编码密钥检测与框架专属安全审计。

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。

predict-lucky-number

生成 0 到 9999 之间的随机幸运数字，适用于游戏、决策或娱乐需求。