Agent Skills Hub

research-pipeline

端到端自动化研究代理：从想法生成、文献综述到实验执行、对抗式审阅循环与论文撰写。

trulens-evaluation-workflow

使用 TruLens 对 LLM 应用程序进行检测、评估与监控的系统化工作流程，支持 LangChain、LangGraph 与 LlamaIndex 等框架。

rag-engineer

架构与优化生产级别的 RAG 系统。精通嵌入模型、向量数据库、分块策略及检索管线，提升 LLM 应用的精确度。

test-reporting-analytics

高级测试报告与质量仪表板，提供 QE 指标、代码覆盖率与部署就绪度分析，通过预测性洞察协助团队进行数据驱动的质量决策。

training-data-curation

用于 LLM 后训练（SFT/DPO/RLHF）的高质量数据集策劃指南，涵盖数据格式、质量过滤与收集策略。

literature-engineer

证据优先的文献收集工具，专为自动化研究管线设计。将论文池扩充至 1200 篇以上，具备元数据规范化、来源追溯及多路径导入功能。

Documentation Builder

从您的代码库和技术规范中生成全面的 API 参考、用户手册和系统架构文档。

statistical-analysis

引导式统计分析，包含测试选择、假设检验、功效分析及 APA 格式报告，适用于学术与实验研究。

pyhealth

全方位 Python 医疗 AI 工具包，用于临床数据处理、医学编码转换，以及开发用于 EHR、生理信号和临床预测任务的深度学习模型（如 RETAIN 与 Transformer）。

debug-distributed

AReaL 分布式训练调试指南，涵盖 FSDP2/TP/CP/EP 环境下的挂起、NCCL 错误、显存溢出与数值一致性问题。

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。

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。