Agent Skills Hub

steve

使用 Accessibility API 自动化 macOS 应用程序，适用于确定性 UI 控制、自动化测试及 AI 代理脚本编写。

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。

synapse-a2a

基于 Google A2A 协议的多智能体协作框架。实现了基于 CLI 的 AI 工具间的消息传递、任务委派与自动化协调。

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AWS EKS 管理：集群配置、节点组编排、IRSA 安全性与 Kubernetes 工作负载部署。

karpathy-guidelines

为 LLM 设置的程序开发行为准则，旨在减少错误、落实最佳实践，并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。

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编写结构良好的用户故事和需求文档，遵循 INVEST 准则。

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用于建立、维护与增强 CLAUDE.md 文件的自动化工具，确保您的项目 AI 辅助开发准则准确、模块化且符合最佳实践。

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通过 WP-CLI 或可视化浏览器自动化，编辑 WordPress 网站上的 Elementor 页面并管理模板。

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方法驱动的规划工作流程，使用 zen-mcp 工具将任务分解为结构化的 plan.md 文件，并根据用户的明确度与自动化需求进行自适应调整。

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自动生成 llms.txt 和 llms-full.txt 文件，为项目文档提供 AI 友好的阅读格式及项目上下文。

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一个用于生成 ASCII 艺术的代理技能，针对无需反复修改的一次性艺术输出进行了优化。

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自动化流程，用于下载、拆分并深度解析学术 PDF。通过分批处理技术确保阅读质量，避免因内容过长导致的脉络丢失与上下文窗口崩溃。