Agent Skills Hub

manufacturing-failure-reason-codebook-normalization

根据产品代码手册将测试工程师的缺陷描述标准化，修正错别字、缩写错误与歧义，并执行站点验证。

agentic-workflows

构建企业级 AI 代理系统，支持 LangGraph、Anthropic/OpenAI/vLLM 与结构化输出。具备流式传输、A2A 协议、Pydantic 验证、向量记忆体与防幻觉机制，适用于复杂的多代理协作工作流。

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。

shift-left-testing

通过将测试活动移至开发生命周期的早期阶段来加速软件交付，利用 AI 驱动的需求验证、TDD 与自动化 CI 管线，降低缺陷修复成本。

recursive-decomposition

通过将大型任务自动拆解为可管理的递归子任务，突破上下文窗口限制，提升对大型代码库和文档集的推理准确度。

inno-prepare-resources

自动化研究资源准备工作，包括加载实例、搜索 GitHub 代码库、构建数据集描述以及下载 arXiv 论文。

split-pdf

自动化流程，用于下载、拆分并深度解析学术 PDF。通过分批处理技术确保阅读质量，避免因内容过长导致的脉络丢失与上下文窗口崩溃。

configuring-connection-pools

优化 Prisma Client 连接池设置，适用于生产数据库、无服务器环境及高并发架构，以防止连接耗尽与性能瓶颈。

skill-from-github

通过反向工程优质 GitHub 项目与开源方法论，建立高性能 AI 技能。

calendar

管理日历行程，查询空档并在通话或对话中无缝安排会议。

agno

用于构建多代理系统、AgentOS 运行时及整合 MCP 服务器的 AI 代理开发框架。

issue-manage

基于 CLI 的交互式问题管理系统，提供完整的 CRUD 功能以跟踪、规划并执行开发任务。