Agent Skills Hub

error-handling

实现强健的后端错误处理机制，包含自定义错误类、中间件、结构化日志以及恢复模式。

langchain-chat-models

为 LangChain 应用程序提供统一接口，整合并管理 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 和 Bedrock 等 LLM 聊天模型服务。

qwen-asr

使用 Qwen ASR 模型将音频文件 (wav, mp3, ogg) 转录为文本。快速、支持本地运行，无需 API 密钥。

workflow-execute-plans

以小型、可验证的批次执行实施计划，并在每个阶段设置反馈暂停点，以防止偏离目标并确保代码质量。

scikit-learn

使用 scikit-learn 进行经典机器学习。适用于分类、回归、聚类、降维、数据预处理、模型评估，以及构建 Python 机器学习流程。

tool-integration

创建、注册与管理自定义代理工具及 MCP 服务器，通过外部 API 与自定义逻辑扩展 AI 代理的功能。

using-git-worktrees

为并行开发建立隔离的 git worktrees，自动处理目录选择、.gitignore 安全检查、依赖安装与基准测试验证。

temporal

自动化将 Netflix Conductor 工作流迁移至 Temporal Python，包含服务器编排、Worker 管理与工作流故障排查。

production-deployment-phase

自动化生产环境部署流程，包含版本控制、健康检查、发布标记与部署后监控。

memov

AI 辅助代码代理版本控制。通过 MemoV 自动追踪提示词、上下文与差异，确保完整可追溯性，且不污染 Git 历史记录。

ring:dev-sre

开发周期 Gate 2 技能，用于验证可观测性实现，包含结构化日志、OpenTelemetry 追踪及仪表覆盖率，且不修改代码。

moai-essentials-debug

进阶多语言调试支持，包含堆栈追踪分析、运行时错误分类，以及针对容器与分布式系统的自动化诊断工具。