Agent Skills Hub

security-assessment

使用 STRIDE 威胁建模、OWASP Top 10 及安全编码实践，对代码、架构与基础设施进行系统性安全评估。

metacognition

通过结构化的自我评估检查点，确保 AI 在任务执行前、中、后的方案验证与风险管控，提升程序开发质量。

evaluation

为 AI 代理构建系统化的评估框架，利用多维评分标准、LLM-as-a-judge 与回归测试，量测代理效能、质量及上下文工程的有效性。

variance-analysis

将财务差异分解为驱动因素，并提供叙述性解释与瀑布图分析。优化预算与实际执行情况的报告、损益表注释及预测调节。

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)。

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。

vibe-agents

为您的项目生成 AGENTS.md 与 AI 配置文件 (Cursor, Claude, Gemini, Copilot)，优化您的 vibe-coding 工作流并保持跨会话的上下文关联。

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。

karpathy-guidelines

为 LLM 设置的程序开发行为准则，旨在减少错误、落实最佳实践，并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。

go

indiiOS 的自动递归执行引擎，负责管理任务完成、状态验证与错误处理。

nvidia-resiliency-ext

为 NVIDIA GPU 加速的分布式应用程序提供弹性、健康监控与容错工具，包含进程管理与 API 密钥处理功能。

ai-writing-detection

全面的 AI 文本检测框架。通过词汇分析、结构模式、模型指纹与技术元数据比对，精准辨识 AI 生成内容与写作痕迹。