Agent Skills Hub

doc-sync

同步并维护存储库中的 CLAUDE.md 与 README.md 文件层级，确保 AI 代理程序拥有即时且一致的上下文信息。

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。

image-enhancer

提升图像质量、分辨率与清晰度，专为屏幕截图与数字媒体设计。适用于专业文档、博客与演示文稿。

ai-multimodal

使用 Google Gemini 处理与生成多媒体内容。支持音频转录、图像识别、视频分析、PDF 解析及 AI 图像生成，具备超长上下文窗口，适用于复杂的多模态 AI 任务。

context-fundamentals

情境工程基础指南：为 AI 代理优化 Token 预算、注意力机制及系统架构。

k8s-troubleshooting

AI 驱动的 Kubernetes 与 OpenShift 故障排除工具。通过仿照 Popeye 的模式进行主动式集群健康评估、调试 Pod 失败、分析日志并验证安全性。

dyad:swarm-pr-review

使用三个专业 AI 代理（正确性、代码健康度、UX）组成的团队进行协作式 PR 审查，讨论并达成共识后发布包含行内注释的结构化审查摘要。

mcp-gateway

管理、部署与调试 GitHub MCP 服务器与网关。编排基于 Docker 的 MCP 容器、排查连接故障、处理身份验证，并整合 Copilot CLI 与 Agentic Workflow Firewall (AWF)。

moai-foundation-core

MoAI-ADK 基础架构原则，包含 TRUST 5、SPEC-First TDD、委派模式以及节省 Token 的代理人协作工作流程。

backend-development

构建、优化与维护现代化后端系统，涵盖 Node.js、Python、Go 与 Rust。支持 API 设计、数据库管理、安全性防护及 DevOps 实务流程。

request-optimizer

一个智能网关，可分析、评分并将用户请求路由至 27 个代理、27 个技能与 14 个 MCP，以优化 Claude Code 的执行效率。

moollm

一个用于大语言模型代理生存记忆的微世界操作系统，将文件系统转化为可导航的房间，并将代码转化为可居住的世界。