Agent Skills Hub

requirement

编写结构良好的用户故事和需求文档，遵循 INVEST 准则。

agent-architecture

实现生产级 AI 代理。包含 LangGraph、工具调用护栏、SSE 流式传输、情节记忆与 pgvector。提供反模式分析与修正代码。

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。

browser-use

基于 Model Context Protocol 的 AI 浏览器自动化服务器，支持网页交互、数据提取与深度研究。

request-optimizer

一个智能网关，可分析、评分并将用户请求路由至 27 个代理、27 个技能与 14 个 MCP，以优化 Claude Code 的执行效率。

integrating-stripe-webhooks

解决 Stripe webhook“原始主体”与签名验证错误，提供 Fastify、Express 与 FastAPI 的特定框架实现，并修复常见的 TypeScript 订阅数据映射问题。

pymc

使用 PyMC 进行贝叶斯建模与概率编程。构建分层模型，执行 MCMC 采样 (NUTS) 与变分推断，并透过 LOO/WAIC 进行严谨的模型比较与后验检查。

product-discovery

通过机会解决方案树、假设映射与假设导向的实验，进行结构化的产品探索，以降低产品开发风险。

pipeline

管理 SignalRoom 营销平台的 dlt 数据管道与 Temporal 工作流。支持同步 Everflow、Redtrack 与 S3 数据至 Postgres，并执行状态检查与调试。

discovery.problem_framing

在开始解决方案前，定义核心客户问题、证据与成功假设，确保产品发现阶段的工作具备数据基础。

ops-devops-platform

DevOps 与平台工程模式：Kubernetes、Terraform、GitOps、CI/CD、可观测性、事件响应及云原生运营。

performance-optimization

通过 Redis 缓存、集群运算、性能分析与监控技术，优化 Node.js 应用程序性能，打造高效且可扩展的后端服务。