Agent Skills Hub

plan-down

方法驱动的规划工作流程，使用 zen-mcp 工具将任务分解为结构化的 plan.md 文件，并根据用户的明确度与自动化需求进行自适应调整。

Task Patterns

基于 CLI 的 Linear 集成，用于 AI 辅助的任务管理、工单追踪和自动化开发工作流程。

metacognition

通过结构化的自我评估检查点，确保 AI 在任务执行前、中、后的方案验证与风险管控，提升程序开发质量。

go

indiiOS 的自动递归执行引擎，负责管理任务完成、状态验证与错误处理。

sui

使用自动化日志记录和科学方法调试 Sui 的模拟测试 (simtest) 失败。

hipocampus-flush

手动触发 Hipocampus 内存刷新，将当前对话上下文存入原始日志，并启动压缩树程序，以维护 AI 代理的长期记忆。

create-pr

Pull Request 创建工作流程的旧版别名。重定向至 sentry-skills:pr-writer 以确保遵循标准的 PR 撰写实践。

docstring

根据 PyTorch 惯例与 Sphinx 格式，自动生成或更新函数与方法的 docstring 文件说明。

claude-review

根据 Hyperlane 文档标准审查文档变更，确保内容符合架构模式与规范。

skill-orchestrator

通过分析可用技能、制定结构化执行计划并管理手动或委派的多步骤工作流程，来统筹复杂的编程任务。

prompt-estruturado

一个结构化的提示工程框架，能将随意输入转换为包含角色、背景、任务、格式及防护机制的专业模块化提示词。

release-crate

自动化 R3BL 工作区套件的完整发布流程，包括版本号更新、变更日志维护、测试验证以及发布至 crates.io。