Agent Skills Hub

test-reporting-analytics

高级测试报告与质量仪表板，提供 QE 指标、代码覆盖率与部署就绪度分析，通过预测性洞察协助团队进行数据驱动的质量决策。

iterate

代码库自动化优化循环。根据特定目标与机械指标，自动修改、测量并迭代代码以提升效能。

Documentation Builder

从您的代码库和技术规范中生成全面的 API 参考、用户手册和系统架构文档。

data-quality-frameworks

使用 Great Expectations、dbt 测试与数据契约实现生产级数据质量验证，确保数据管道的可靠性。

trading-strategies

用于构建、测试和部署预测市场自动交易策略的 Python 框架。

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编写符合 INVEST 原则的用户故事与 Given-When-Then 验收标准，帮助开发团队精准定义需求。

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视觉创意生图提示词生成工具，专为海报、Banner、产品图、社交媒体配图等全场景视觉内容设计，助力高质量 AI 绘图。

retro

每周工程回顾工具，分析提交历史、编码模式与代码质量指标，并具备自动会话检测与趋势追踪功能。

differentiation-schemes

生成有限差分模板，选择PDE/ODE数值离散化方案，并执行截断误差分析以提升模拟精度。

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为产品团队提供用户研究与洞察整合。规划研究、分析访谈与可用性测试，并产出基于证据、优先级明确的设计建议。

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根据实际工程经验撰写清晰、专业的技术文档、博客文章与教学指南，优先考虑价值传递与可执行的见解。

rag-implementation

使用向量数据库、语义搜索与 LangGraph 构建生产级 RAG 系统，为 LLM 提供外部知识基础。