Agent Skills Hub

speckit-plan

执行实现规划工作流程，生成技术设计产出物，并为 Spec Kit 项目构建研究任务。

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）。

ralph-tui-create-beads

将 PRD 转换为 ralph-tui 自主执行所需的任务 beads，包含质量门控与依赖关系管理。

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。

neurokit2

全面的生物信号处理工具包，用于分析心电图、脑电图、皮肤电活动等信号，支持心理生理学研究及多模态整合。

senior-data-engineer

世界级资深数据工程技能，用于构建可扩展的数据管道、ETL/ELT 系统及现代化数据基础设施，精通 Python、Spark、dbt 与 Kafka。

manufacturing-failure-reason-codebook-normalization

根据产品代码手册将测试工程师的缺陷描述标准化，修正错别字、缩写错误与歧义，并执行站点验证。

looped-builder

将大型且复杂的编程任务拆解为可执行的阶段性计划，并透过 Claude 驱动的 Bash 循环进行自动化实现与部署。

matchms

用于质谱数据处理的 Python 工具包。支持质谱文件导入 (mzML, MGF, MSP)、元数据标准化、峰值过滤，以及代谢组学中的光谱相似度评分（余弦、修正余弦）计算。

feature-prioritization

一种结构化的决策工具，应用 RICE、MoSCoW、Kano 和价值与努力等框架，通过数据驱动的客观性来确定软件功能、产品路线图项目以及开发与否的决策优先级。

implementation

结构化、模板驱动的端到端功能开发工作流，包含编码、自动化测试、验证及基于会话的持续改进。

obsidian-bases

创建与编辑 Obsidian Bases (.base 文件)，包含数据库视图、筛选器、自定义公式与数据摘要功能。