Agent Skills Hub

app-store-optimization

全面的 ASO 工具包，适用于 Apple App Store 与 Google Play。精通关键词研究、元数据优化、竞争对手追踪、评论分析与移动应用性能基准测试，助力应用程序增长。

prp-ralph-loop

用于 AI 软件开发的自主迭代循环。执行任务、验证代码并管理状态直至完成。适合执行复杂的 PRP 计划。

refactor

专门用于代码重构的技能。在不改变外部行为的前提下提高代码可维护性、减少技术债务并应用设计模式。

nav-task

管理 Navigator 任务文档：创建实现计划、归档已完成功能，并维护 Claude Code 工作流的任务索引。

quality-fixer

自动套用 Python 代码质量修正，包含自动格式化 (Black, isort)、Linting (Ruff 自动修正) 以及解决格式化工具冲突，确保代码质量。

subagents-orchestration-guide

协调多代理软件开发工作流程，管理任务分解、需求分析及复杂软件项目的质量保证。

self-improve

OpenCode 代理的自我维护技能，用于更新文档、捕捉学习成果并动态扩展工具与代理功能。

ring:testing-skills-with-subagents

用于构建健壮 AI Agent 技能的元技能，采用测试驱动开发 (TDD) 方法：定义失败 (RED)、实现技能 (GREEN) 并修补合理化漏洞 (REFACTOR)。

openai-agents-sdk

使用 OpenAI Agents SDK (Python) 构建 AI 代理。支持多代理协作、函数工具、状态化会话、流式传输以及通过 LiteLLM 进行 Azure OpenAI 集成。

frontend-design-review

评估、审核并构建具有高质量设计、符合无障碍标准及设计系统规范的生产级前端界面。

Task Patterns

基于 CLI 的 Linear 集成，用于 AI 辅助的任务管理、工单追踪和自动化开发工作流程。

doc-coauthoring

为文档、技术规格与提案提供结构化的共同创作工作流程，引导用户进行背景信息收集、协作式修订与读者核对。