Agent Skills Hub

risk-based-testing

利用风险评估与优先级排序，将测试重点集中在最高风险区域。适用于规划测试策略、配置测试资源或进行覆盖率决策。

Investigating Code Patterns

系统性地追踪代码流、定位实现、诊断性能问题并映射系统架构，协助您深入理解复杂的代码库。

quality-metrics

自动化质量监控与度量，包含 DORA 指标、缺陷密度追踪，并为持续交付流水线配置智能质量闸道。

paper-reproduce

提供论文复现的系统性方法论，支持数据清洗、统计验证、样本筛选及自动化产出学术复现报告（Markdown 与 LaTeX）。

spec-miner

逆向工程专家，专门用于分析代码库、绘制依赖关系图，并从遗留或无文档系统中提取规格说明。

seer

macOS 视觉自动化工具，提供精确窗口截图、录影、UI 标注、Excalidraw 线框图生成及自动化视觉回归测试。

text-to-sql

将自然语言查询转换为安全且经过优化的 SQL。通过数据库架构感知与参数化查询生成，实现数据库交互的自动化。

snowflake-semantic-views

通过 CLI 创建、修改并验证 Snowflake 语义视图 (Semantic Views)。自动化生成、说明与测试语义层定义，确保模型准确性与星型架构合规。

cohort-analysis

执行用户参与数据的同期群分析。识别留存趋势、功能采用率、流失模式，并透过定量数据分析生成可执行的研究建议。

data-storytelling

将原始数据转化为引人入胜的叙事，运用可视化策略、叙事框架与说服性结构，协助分析师进行高管汇报与数据决策。

data-visualization

使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 创建专业数据可视化。包含图表选择指南、设计原则、无障碍标准及出版级图表的代码模板。

qa

网页应用程序的浏览器自动化测试技能。执行自动化网站审计、视觉回归测试、用户流程验证，并通过实时浏览器快照进行问题跟踪。