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。

pr-review-fix-loop

自动化 PR 审查与修复循环。通过调度子代理程序进行代码、CI 状态与评论分析，并循环执行修复直到 PR 达到通过标准。

spawn-decision

专为协调系统设计的决策代理，用于处理复杂的架构选择、任务规划与错误排除。

swarm

通过基于协议的行为治理，协调 Claude Code 并行工作集群，以执行复杂功能开发、多步骤重构及长时间运行的自动化编程任务。

performance-correlation

将内容属性与 GA4 和 GSC 指标进行关联分析，以识别绩效驱动因素并挖掘优化机会。

code-quality-review

全面的多维度代码审查技能，针对正确性、安全性、性能、设计和可访问性提供优先排序的可操作反馈。

open-source-maintainer

GitHub 仓库维护代理。自动化进行问题分类 (Triage)、PR 审查、问题分析与维护报告，确保仓库的长期健康、稳定性与增长。

regression-testing

策略性回归测试，提供智能测试选择、影响分析与持续回归管理，助您加速开发并提升软件质量。

code-search-selector

代码搜索工具选择器。自动在语义搜索 (claudemem) 与本地工具 (Grep/Glob) 之间切换，优化搜索效率、Token 使用与准确性。

moai-workflow-worktree

Git 工作树管理工具，专为并行开发设计，提供隔离的工作空间、自动分支注册及与 MoAI-ADK 的无缝整合。

taskery

为 AI 代理生成完整的 Taskery 本地 Kanban 看板操作指南，涵盖 CLI、API 及并发控制管理。

skill-reinforcement

一种自动化元学习技能，通过在每次任务执行后捕获模式、错误和捷径来改进代理工作流程。