Agent Skills Hub

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。

Extract structured data from unstructured files (PDF, PPTX, DOCX...)

使用 LlamaExtract 实现从 PDF、DOCX 和 PPTX 等非结构化文件中提取结构化数据的方案，并通过 Pydantic 定义数据架构。

evaluating-code-models

使用 BigCode Evaluation Harness 评估代码生成模型。涵盖 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基准测试，提供多语言编码模型的 pass@k 指标评估。

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。

comfyui

通过本地 ComfyUI 实例生成高质量图像。适合需要隐私保护、专业 AI 图像合成与自定义工作流的开发者。

mutation-testing-js

使用 Stryker 进行 JavaScript/TypeScript 突变测试。分析分支代码以发现薄弱或缺失的测试，验证测试有效性，并增强 Node.js 测试套件。

test-generator

自动生成结构化且符合生产环境要求的 Python pytest 测试套件。

implement-feature

使用架构优先设计、TDD、丰富领域模型与 Swift 6.2 模式实现功能的指南，确保领域、基础设施与应用层之间的清晰隔离。

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。

stable-baselines3

使用 Stable Baselines3 进行生产级强化学习。通过类 scikit-learn API 训练智能体、设计自定义环境、实现训练回调函数并优化工作流程。

icon-set-generator

为网站和应用程序生成具备一致视觉风格、线条粗细与密度的专业 SVG 图标集，打造独特的品牌 UI 识别。

gemini-api

Google Gemini 图像生成 API 接口，支持文本转图像、图像编辑、风格模板与自动重试工作流程。