Agent Skills Hub

customer-feedback-analyzer

一套用于跨渠道收集、分析并优先处理用户反馈的架构，旨在驱动产品策略与功能开发。

requirements-engineering

掌握 EARS 语法，将模糊的功能构想转化为精确且可测试的需求规格、验收标准及边缘情况文档。

Confidence Check

开发人员的事前实作信心评估工具。通过重复代码检查、架构合规性、官方文档验证与根本原因分析，确保达到 90% 以上的准备度。

linkedin-authority-builder

建立专业的 LinkedIn 内容系统，通过策略性定位、内容支柱与优化发文频率，协助您建立专业权威感、吸引潜在客户并维持一致的个人品牌形象。

rule-validation

使用 validate_skills.py 验证 Skills、Agents 与 Commands 的语法，记录错误并管理代理开发中的自动化质量控制流程。

context-degradation

诊断、隔离并缓解 LLM 上下文故障（如中间丢失、中毒、干扰及冲突），提升 AI 代理的执行可靠性。

ring:testing-skills-with-subagents

用于构建健壮 AI Agent 技能的元技能，采用测试驱动开发 (TDD) 方法：定义失败 (RED)、实现技能 (GREEN) 并修补合理化漏洞 (REFACTOR)。

lp-editor

高转化率落地页 UI/UX 编辑器。利用经验证的转换模式、CTA 优化与文案审核，协助规划、审查与构建营销网站。

omc-plan

智能战略规划与需求收集，支持多视角共识循环与结构化审议。

hive

自动化 GitHub 问题分类，通过分析代码库验证技术主张，并针对无效问题提供专家级回应以进行关闭。

ring:writing-skills

一种将测试驱动开发 (TDD) 应用于流程文档的框架，通过压力测试情境来识别并修补 AI 代理的合理化漏洞，确保文档执行的可靠性。

orchestrate

为复杂功能提供的多阶段开发工作流程，包含研究、规划、实现与审查机制。