Agent Skills Hub

kreuzberg

高性能文档智能库，可从 91 种以上文件格式中提取文本、表格、代码及元数据，支持 OCR 及 LLM 友好输出。

supabase-extract-anon-key

从客户端代码中提取 Supabase 匿名 API 密钥，以利于进行 RLS 安全性测试与审计。

test-data-management

战略性测试数据生成、管理与隐私合规，用于构建可扩展、安全且逼真的质量工程工作流。

research

严谨的研究技能，通过 WebFetch 与内容分析强制执行来源验证，以防止引用虚构内容。

codeql

使用 CodeQL 进行深入的代码安全性分析，支持跨程序数据流、污染追踪及多种语言的自动化漏洞检测。

single-cell-rna-qc

基于 scverse 最佳实践的自动化单细胞 RNA-seq 质量控制工具。支持 .h5ad 与 .h5 格式，提供 MAD 离群值检测、细胞过滤及统计可视化分析。

libragent-quality

LibrAgent 代码质量验证工具，涵盖 TypeScript 前端与 Rust/Tauri 后端，提供自动化代码检查、格式化、类型检查与构建验证。

ziwei-iztro-reader

紫微斗数排盘与分层解读工具。通过 iztro 引擎进行命盘生成，提供本命、流年、流月、流日之系统化、证据导向的命理分析。

light-curve-preprocessing

使用 Lightkurve 进行天文光变曲线预处理与清洁。提供离群值移除、趋势平滑化、去趋势与数据质量标记处理工具，适用于天文时序数据分析。

literature-engineer

证据优先的文献收集工具，专为自动化研究管线设计。将论文池扩充至 1200 篇以上，具备元数据规范化、来源追溯及多路径导入功能。

mcp-builder

用于构建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务器的指南，支持使用 Python 或 TypeScript 将外部 API 和服务集成到 LLM 工作流程中。

rag-engineer

架构与优化生产级别的 RAG 系统。精通嵌入模型、向量数据库、分块策略及检索管线，提升 LLM 应用的精确度。