Agent Skills Hub

MLOps Industrialization

一套将实验性机器学习原型转换为稳健、可发布 Python 软件包的框架，采用 src 布局、混合架构与严谨的配置管理。

acceptance-testing

规划、执行用户验收测试 (UAT) 与端到端场景，验证需求是否符合用户可见的行为表现。

Skill Create

自动化 Betty Framework 技能的创建过程，包括构建目录结构、生成 YAML 清单文件以及处理注册表登记。

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。

mcp-gateway

管理、部署与调试 GitHub MCP 服务器与网关。编排基于 Docker 的 MCP 容器、排查连接故障、处理身份验证，并整合 Copilot CLI 与 Agentic Workflow Firewall (AWF)。

product-management

为初创公司打造的 AI 原生产品管理工具。具备自动化竞品研究、基于 WINNING 模型的缺口分析、PRD 文档生成，并集成 GitHub Issues 进行信号驱动的优先级规划。

daily

为 Obsidian 设计的 AI 每日工作流程管理工具，包含笔记建立、晨间计划、任务回顾与晚间反思。

testing

执行、调试与管理 DBHub 测试，包含单元测试、使用 Testcontainers 的集成测试及数据库专属测试。适用于验证代码变更与排查数据库连接器问题。

project-manager

软件工程团队敏捷项目管理专家，涵盖冲刺规划、风险缓解与利益相关者协调。

mot

Continuous Claude 组件系统健康检查工具，涵盖技能、代理、挂钩与记忆系统的自动审核与修复。

holistic-testing-pact

运用 PACT（主动、自主、协作、目标导向）原则的整体测试模型，为现代软件系统构建质量文化与测试策略。

artifact-tracking

AI 优化项目追踪系统，利用 YAML 与 Markdown 混合格式，实现高效率的项目编排、阶段管理与自动化任务委派，大幅降低 Token 消耗。