Agent Skills Hub

prp-ralph-loop

用于 AI 软件开发的自主迭代循环。执行任务、验证代码并管理状态直至完成。适合执行复杂的 PRP 计划。

saving-codeacts

将成功的 Python 代码执行结果封装为 gentools 套件中的可重用工具，并透过 Pydantic 模型实现结构化输出与类型安全的执行接口。

executing-plans

在独立会话中执行实施计划并进行审核检查点，确保逐项任务验证与代码质量。

long-running-agent

为 AI 代理设计的框架，可在多个上下文窗口中保持状态，使代理能够完成复杂的长期编程任务，而不丢失进度或上下文。

multi-llm-advisor

通过 OpenAI Codex 和 Google Gemini 获取架构、代码审查与调试的专家观点，并透明化展示所有 AI 推论与建议。

prd

生成专业的产品需求文档 (PRD)，并为自主开发周期规划功能架构。

github-copilot-agent-tips-and-tricks

提供识别、审查与管理由 GitHub Copilot 编码代理在存储库中创建的提取请求 (PR) 的操作指南与技巧。

context-degradation

诊断、隔离并缓解 LLM 上下文故障（如中间丢失、中毒、干扰及冲突），提升 AI 代理的执行可靠性。

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。

secure-claude-code

监控 Claude Code、Codex 和基于 MCP 的开发环境的 Runwall 安全状态、已启用的防护措施及近期审计记录。

Skill Create

自动化 Betty Framework 技能的创建过程，包括构建目录结构、生成 YAML 清单文件以及处理注册表登记。

agent-canvas

通过 CLI 在 TLDraw 画布上绘制图表、流程图与注解。适用于架构规划、代码审查与代理程序执行记录可视化。