Agent Skills Hub

goal-tracking

层级式目标跟踪系统，将三年愿景连接至每日任务。自动化计算进度、检测停滞目标，并整合 Obsidian 库中的项目与目标对齐。

always-works-testing

为所有软件开发任务提供强制性的执行验证。在确认结果前，通过实际运行来确保代码功能正确。

skill-customizer

根据您的工作流程调整现有技能，或为重复性且耗时的任务建立新技能。

pattern-detection

分析并识别代码库模式（命名、架构、测试），以确保开发过程中的一致性与标准执行。

gemini-vision

实现 Google Gemini API 图像分析功能，包含图像描述、对象检测、图像分割、视觉问答及多图对比分析。

statsmodels

Python 统计建模与计量经济学函数库。执行 OLS、GLM、混合模型、ARIMA、诊断与推论，适用于严谨的科学分析。

k0ntext

RPI 规划阶段：从研究文件中创建基于区块且具有依赖感知能力的实施计划，以进行结构化、原子化的开发。

qras

基于 Qdrant 和 Ollama 的本地 RAG 语义记忆系统。适用于高效检索工作区文件、笔记、决策记录与用户偏好，提供精确的向量语义搜索。

prompt-optimizer

通过成熟的提示工程原则，将模糊或结构不良的指令转换为优化且高效的 AI 模型提示，提升执行质量与准确性。

design-system-implementation

强制执行 UI 严格遵守项目设计系统的标记、组件与布局规范，以确保前端开发的一致性。

mcp-development

提供模型上下文协议 (MCP) 服务器开发指南，涵盖工具设计、资源处理及 AI/ML 整合模式。

workflow-execute-plans

以小型、可验证的批次执行实施计划，并在每个阶段设置反馈暂停点，以防止偏离目标并确保代码质量。