Agent Skills Hub

coach

一个持久且具备适应性的辅助教练，能分析您的 Claude Code 会话记录，并推荐个性化技能以优化您的 AI 协作模式。

recursive-decomposition

通过将大型任务自动拆解为可管理的递归子任务，突破上下文窗口限制，提升对大型代码库和文档集的推理准确度。

ride

分析代码库并使用企业级托管脚手架生成基于证据的 Loa 工件，实现结构化的现实映射。

context-detection

系统化的项目技术栈检测、框架特定技能自动加载，以及针对 React + Go 等全栈项目的多技术栈分析。

pix

一个自动化的 UI 实现代理，利用 Figma MCP 和浏览器渲染验证，将 Figma 设计转换为像素级精确的代码。

claude-rag-skills

一套专业工具集，用于在 Claude Code 环境中审核、评估、切分文档及构建生产级 RAG 管线。

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。

paper-search-usage

通过 arXiv、PubMed、IEEE、Scopus、ACM 和 Semantic Scholar 搜索、定位并检索学术论文。

prompt-improver

通过代码库研究与针对性提问，在执行前厘清模糊提示词的意图。

ragcode-sse

通过 SSE 协议直接连接 RagCode MCP，无需繁琐的配置文件或二进制文件依赖。

research-lookup

智能研究代理，可自动在快速网页搜索、深度多来源合成与学术数据库查询之间路由您的查询。

property-based-testing

为软件和智能合约提供属性基础测试 (PBT) 的自动化指导，以提升测试覆盖率并强化边缘案例检测。