Agent Skills Hub

design-review

设计师级别质量保证：自动检测并修复视觉不一致、间距、层级问题与 UI 打磨。通过前后对比截图进行迭代验证。

debug-cuda-crash

使用 FlashInfer API 日志功能排查与解决 CUDA 运行时崩溃的教学指南。

agno

用于构建多代理系统、AgentOS 运行时及整合 MCP 服务器的 AI 代理开发框架。

evidence-first-debugging

强制执行严格的实证调试工作流程，利用结构化观察、假设检验和因果验证，消除技术调查中的推测。

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。

hive

自动化 GitHub 问题分类，通过分析代码库验证技术主张，并针对无效问题提供专家级回应以进行关闭。

debug-distributed

AReaL 分布式训练调试指南，涵盖 FSDP2/TP/CP/EP 环境下的挂起、NCCL 错误、显存溢出与数值一致性问题。

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。

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。

prompt-rewriter

进阶提示词改写与优化服务。分析提示词的清晰度、具体性与结构，提供可执行的优化建议、多种变体选项，并教授提示工程的最佳实践。

log-debug-issue

维护结构化的 DEBUG_LOG.md 以记录程序错误、调试过程与解决方案，确保项目稳定性并积累技术知识。

reflect-appworld-failure

分析 AppWorld 任务失败原因，提取具体的 API 模式并生成带有实现代码示例的可执行剧本要点。