Agent Skills Hub

ae-mcp

通过 Model Context Protocol 自动化 Adobe After Effects。管理合成、图层、关键帧、效果和表达式，适用于动态图形、标题卡和标志动画制作。

tavily-web

使用 Tavily API 进行进阶网络搜索、内容提取与网站爬取，为 AI 代理研究与数据收集进行优化。

pr-reviewer

GitHub 自动化 PR 审查代理，运用 gh CLI 进行代码质量、安全性分析及项目标准合规性检查。

nano-banana-pro

使用 Google Gemini 3 Pro 模型生成与编辑图像、图表和信息图表。支持文本转图像、风格转换及数据准确的视觉化创作。

docs-generator

为代码库生成层级化的 AI 优化文档结构 (AGENTS.md, agent.d)，帮助 AI 编码助手与开发者更高效地访问项目上下文、设置与导航。

backend-core

语言无关的后端架构模式，涵盖 API 设计、身份验证、安全性协议与数据库建模。

multi-agent-patterns

架构多代理系统以突破上下文限制，运用监督者、群体与分层模型等模式来管理复杂工作流程。

arduino-mcp

一个 MCP 服务器，使 AI 代理能够编辑、管理并编译 Arduino IDE 2.0 草图，支持源代码操作及通过 arduino-cli 进行自动化构建。

browser-debugger

使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 视觉模型进行 UI 测试、设计一致性验证及浏览器调试。

mcp-add

通过交互式或自动化命令行界面，轻松将 MCP (Model Context Protocol) 服务器配置并添加至 Cursor、Claude、VS Code 等 AI 编程工具中。

pr-to-production

自动化发布流程，通过计算语义化版本并创建从 main 到 production 的合并请求。

task-breakdown

将复杂的开发需求拆解为可执行的任务序列，并针对多代理环境进行委派分析。