Agent Skills Hub

scientific-critical-thinking

评估科学宣称与研究方法的严谨度、偏误及有效性。运用 GRADE 与 Cochrane 等实证架构来分析实验设计、研究方案及研究结论。

paper-search-usage

通过 arXiv、PubMed、IEEE、Scopus、ACM 和 Semantic Scholar 搜索、定位并检索学术论文。

deepwiki

通过 DeepWiki 和 MCP 搜索并检索超过 300 个热门 GitHub 仓库的 AI 生成文档、架构指南与 API 参考资料。

feature-prioritization

一种结构化的决策工具，应用 RICE、MoSCoW、Kano 和价值与努力等框架，通过数据驱动的客观性来确定软件功能、产品路线图项目以及开发与否的决策优先级。

zotero-mcp-code

通过 Python 代码执行高效搜索 Zotero 文献库。支持全面的多策略查询、自动去重和相关性排序，有效避免上下文溢出或系统崩溃。

find-skills-combo

探索并推荐代理技能组合以完成复杂的多面向任务，提供“最大质量”与“最小依赖”两种推荐策略。

proto-persona

建立基于假设的初版人物誌 (Proto-persona)，整合市场信号与团队知识，在进行深入验证前协助产品团队达成共识。

agents

构建具备工具调用与多步推理能力的 AI 代理。生成、管理并编排适用于 Claude Code、Cursor、Cline 等 AI 助手的自定义技能文件，实现开发流程标准化。

nia

Nia 研究代理：用于索引与搜索远程代码库、文档及包。通过优先采用完整源代码索引取代网页抓取，有效提升 AI 上下文精确度并减少幻觉。

vultisig

为 AI 代理与开发者打造的 MPC 多链钱包 SDK 与 CLI 工具。通过阈值签名技术，无需助记词即可安全地在 40 多个区块链上进行加密货币发送、交换与签署操作。

clarity-gate

通过预注入验证强化 RAG 系统的认知质量，确保文档在进入知识库前皆经过严格定义与结构化校对。

design-excellence

一套设计系统与反模式指南，让 AI 生成的界面更具人工质感。通过管理色彩、排版、间距与动画，为 Toh Framework 提供专业的视觉品质。