Agent Skills Hub

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 集成模式：流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择（Haiku/Sonnet/Opus）、提示词缓存及 AI 工程成本管理。

sparc-methodology

SPARC 开发方法论，结合 Claude Flow 多代理协作，实现从规格、伪代码、架构到重构与完成的系统化软件工程。

plumb

在 AI 辅助开发过程中，保持技术规格、测试套件与源代码的完美同步。

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适用于 MCP 的辩证推理与对抗式编码代理，通过强制 LLM 解决内部矛盾，产出更高质量的推理与代码。

python

Python 编程助手，提供最佳实践、PEP 8 代码规范检查、使用 pytest 的自动化测试以及基于 uv 的依赖管理。

analyze-project

分析项目代码库以生成架构文档、编码标准与开发实践，优化 AI 入门体验。

moonbit-agent-guide

MoonBit 开发指南，涵盖项目架构、模块化布局、编译工具链与测试最佳实践。

github-copilot-agent-tips-and-tricks

提供识别、审查与管理由 GitHub Copilot 编码代理在存储库中创建的提取请求 (PR) 的操作指南与技巧。

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通过为每个任务指派独立子代理来执行实现计划，并结合规格符合性与代码质量的两阶段审查机制。

prd

生成专业的产品需求文档 (PRD)，并为自主开发周期规划功能架构。

with-context-agent

检查、验证并自动修复 AI 代理配置文件（如 SKILL.md、CLAUDE.md 及 MCP 配置）。

java

Java 开发技能，运用 SOLID 原则、实用抽象化与自我说明代码实践，撰写干净且易于维护的应用程序。