Agent Skills Hub

use-railway

操作 Railway 基础设施：管理项目、服务、数据库、对象存储、部署、环境、变量、日志及性能指标。

model-registry-maintainer

维护并更新 MassGen 模型注册表，包含后端能力、模型元数据、定价结构以及新旧 AI 模型的上下文窗口配置。

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。

qstash-js

使用官方 Upstash QStash JavaScript/TypeScript SDK 来管理无服务器消息传递、任务调度与 Webhook 验证。

implementation

结构化、模板驱动的端到端功能开发工作流，包含编码、自动化测试、验证及基于会话的持续改进。

debug-firewall

通过检查容器、分析 Squid 日志、检查 iptables 以及排除网络或域名访问问题，对 AWF (Agentic Workflow Firewall) 进行调试。

skill-repo

标准化、验证与管理 Netresearch AI Agent 技能存储库，提供自动化结构执行、发布工作流程与授权合规工具。

metacognition

通过结构化的自我评估检查点，确保 AI 在任务执行前、中、后的方案验证与风险管控，提升程序开发质量。

ReasoningBank with AgentDB

使用 AgentDB 的超快速向量后端实现 ReasoningBank 自适应学习。具备轨迹追踪、判定评估、记忆蒸馏与模式识别功能，适用于构建自我学习的自主智能体。

WordPress Penetration Testing

对 WordPress 网站执行自动化安全评估，包含使用 WPScan、列举技术以及对主题、插件和用户进行漏洞扫描。

llmintegration

支持 Claude、GPT、Gemini 和 Ollama 的多模型 LLM 集成方案。涵盖 API 对接、提示工程、Token 管理及模型中立的编排架构。

instruments-profiling

用于使用 Instruments/xctrace 进行原生 macOS 或 iOS 应用程序性能分析。涵盖二进制选择、CLI 指令、追踪导出以及常见调试技巧。