Agent Skills Hub

prompt-injection-test

一个专为模拟提示词注入攻击并验证 AI 代理技能安全扫描器而设计的测试工具。

docs-generator

为代码库生成层级化的 AI 优化文档结构 (AGENTS.md, agent.d)，帮助 AI 编码助手与开发者更高效地访问项目上下文、设置与导航。

nango-esm-migration

修复 Nango 集成迁移至零 YAML 架构后产生的 CJS/ESM 模块兼容性问题，包含路径修正、创建 ESM 包装器及还原原始实现。

dev-cycle

交互式开发流程管理器。协调探索、规划、审查与构建阶段，并利用专业 AI 代理团队（Scout、Bob、Garry、Arlo）确保项目交付质量。

shift-right-testing

生产环境测试策略，包含功能标志、金丝雀部署、合成监控与混沌工程，确保线上系统的持续可靠性。

prompt-improver

通过代码库研究与针对性提问，在执行前厘清模糊提示词的意图。

supermemory

Supermemory 是 AI 代理的长期记忆基础设施，提供持久上下文、用户画像及跨多模态知识库的语义 RAG 搜索功能。

Global Validation

实现强大的服务器端与客户端输入验证，运用清理与白名单机制，预防注入攻击并确保数据完整性。

ensue-memory

增强认知层，将对话连接至持久化知识树，实现跨项目的长期记忆、回溯与情境推理。

wormhole

AI 编码代理的共享内存与协作层，用于追踪操作、管理会话、检测冲突，并跨工具保留项目上下文。

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。

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。