Agent Skills Hub

systematic-debugging

一套严格的四阶段方法论，强制要求在应用任何代码修复前，必须先进行系统性的根本原因分析。

tavily-web

使用 Tavily API 进行进阶网络搜索、内容提取与网站爬取，为 AI 代理研究与数据收集进行优化。

mcp-tools

用于管理基于 MCP 的研究、文档查询以及在外部搜索工具与插件支持的记忆系统之间进行协调的技能。

EdgarTools

一个用于查询、解析并将 SEC EDGAR 申报文件、财务报表及机构持股数据转化为结构化 Python 对象的完整程序库。

youtube-digest

自动提取 YouTube 字幕并进行 AI 摘要与中文翻译，同时提供三种难度的互动式理解测验，帮助深入掌握影片内容。

chromium-docs

搜索并参考 Chromium 文档，包含设计文档、API 和开发指南。适用于定位、浏览或学习 Chromium 代码库中的架构、GPU、网络、安全和测试概念。

auto-skill-generator

研究技术文档并自动生成可直接使用的 Markdown 格式软件代理技能。

zotero-mcp-code

通过 Python 代码执行高效搜索 Zotero 文献库。支持全面的多策略查询、自动去重和相关性排序，有效避免上下文溢出或系统崩溃。

query-sub-agent

专责 IDF (Information Display Frame) 类型的子代理，用于生成与审查 Java、TypeScript 及 Go 的 CQRS Query Side 实现。

explaining-code

使用可视化图表、生活比喻、逐步导览与常见陷阱来解释代码。

variant-analysis

使用基于模式的分析技术在代码库中寻找类似的漏洞与 Bug。适用于漏洞变体挖掘、建立 CodeQL/Semgrep 查询规则或进行系统性的代码审计。

semantic-compression

积极精简输入内容中的语法结构与冗余文字，在保留核心语义的同时优化 LLM 的 Token 使用效率。