Agent Skills Hub

deep-thinking

一套深度推理框架，通过多假设生成、严谨验证与系统化分析，协助 AI 处理复杂的架构设计、调试与高风险决策任务。

k0ntext

RPI 规划阶段：从研究文件中创建基于区块且具有依赖感知能力的实施计划，以进行结构化、原子化的开发。

context-cascade

为 Claude Code 设计的嵌套插件架构，通过动态加载 Playbooks、Skills 与 Agents，有效节省超过 90% 的上下文标记空间。

User Story Writing

使用标准的“As a/I want/So that”框架编写结构良好的用户故事，并包含清晰的验收标准，以确保敏捷团队的一致性。

customer-research

客户问题与调查研究工具，提供多来源信息整合、事件追踪、账户历史记录查询，并包含来源标注与信赖度评分。

github-navigator

通过 gh CLI 进行 GitHub 操作。适用于仓库检查、问题追踪、PR、版本发布，以及包含克隆代码库以进行架构分析的深度代码审查。

customer-problems

从业务背景识别并记录客户问题 (CP)。适用于开始需求工程或利益相关者仅描述解决方案而非问题时。这是 Problem-Based SRS 方法论的第 1 步。

help

交互式工作区探索指南，提供专家代理、自动化工作流程、CLI 工具及活动生命周期钩子的使用说明。

mcaf-architecture-overview

维护一个包含 Mermaid 图表的集中式架构总览，记录系统边界、模块依赖与接口契约，以利于项目导航与重构。

jira-assistant

通过 Atlassian MCP 管理 Jira 问题。支持搜索、创建、更新、状态流转与 Sprint 任务管理，并具备自动检测工作区配置功能。

sparc-methodology

SPARC 开发方法论，结合 Claude Flow 多代理协作，实现从规格、伪代码、架构到重构与完成的系统化软件工程。

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。