Agent Skills Hub

mcp-guide

用于选择 MCP 工具与直接 API 技能的决策框架，旨在优化 AI 代理的性能、成本与执行效率。

nelson

以英国皇家海军中队为隐喻的软件开发多代理协调系统，具备任务规划、并行任务协调与严谨的审计日志功能。

planning-with-files

实现类似 Manus 的持久化 Markdown 规划流程，用于复杂工作流、项目跟踪与研究管理，优化 AI 代理的注意力与记忆效能。

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。

proactive-agent

通过 WAL 协议、持久化内存缓冲区与自动化 Cron 调度，将 AI 代理转变为能主动预测需求并持续优化的主动式伙伴。

identify-assumptions-existing

通过价值、易用性、可行性与运营可行性四个维度，利用多角度批判性思维对现有产品功能进行风险假设评估与压力测试。

analyze-project

分析项目代码库以生成架构文档、编码标准与开发实践，优化 AI 入门体验。

worker

自动化票务开发代理，从监控任务来源到自动创建拉取请求 (PR)，并通过 ERNE 标准进行验证，实现完整的软件开发生命周期管理。

autoresearch

自动化多团队代码库改进代理，具备狭义（目标导向）、广义（假设发散）及全面（质量扫描）三种模式。

phone-agent-skill

使用 AI AutoGLM Phone Agent 自动化 Android 设备操作。通过自然语言指令控制手机界面，适用于 APP 自动化测试、数据采集与 UI 互动，支持点击、滑动、输入与截屏。

multi-agent-patterns

架构多代理系统以突破上下文限制，运用监督者、群体与分层模型等模式来管理复杂工作流程。

find-stl

从 Printables 搜索并下载 3D 模型，自动生成包含授权信息与文件的清单，适用于 3D 打印与原型开发流程。