Agent Skills Hub

web-research

通过 Pollinations 文本 API 调用支持网页搜索的 Gemini 和 Perplexity 等模型，获取即时且具备事实依据的研究结果。

mcp-research

使用 MCP 工具获取最新的技术资讯，针对函数库、API、SDK 及技术生态系统提供经过验证的指导。

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。

claude-code-project-bootstrap

Claude Code 项目启动工具，包含安全防护、Git 工作流程自动化、项目审计以及结构化多阶段规划。

upstash-vector-db-skills

Upstash Vector DB 设置、语义搜索、命名空间与向量嵌入模型。专为在 Next.js 16 与 Vercel 项目中构建高性能向量搜索功能而设计。

plan

用于规划与实现功能、技能、脚本或架构变更的结构化六阶段工作流程，包含自动化工具探索与安全验证。

backend-rag-implementation

构建 RAG 系统以利用私有数据增强 LLM。包含向量数据库集成、嵌入策略、混合搜索及 FastAPI 后端的高级检索模式。

risk-based-testing

利用风险评估与优先级排序，将测试重点集中在最高风险区域。适用于规划测试策略、配置测试资源或进行覆盖率决策。

food-diorama-skill

使用 Google Gemini API 生成 3D 城市美食盲盒影像。创作包含标志性美食、文化符号与城市历史元素的四宫格立体模型风格图像。

rag-implementation

使用向量数据库、语义搜索与 LangGraph 构建生产级 RAG 系统，为 LLM 提供外部知识基础。

implementation

结构化、模板驱动的端到端功能开发工作流，包含编码、自动化测试、验证及基于会话的持续改进。

react-native-best-practices

React Native 性能优化指南，涵盖 FPS、TTI、Bundle 大小、内存泄漏与分析模式，基于 Callstack 的专业最佳实践。