Agent Skills Hub

task-breakdown

将复杂的开发需求拆解为可执行的任务序列，并针对多代理环境进行委派分析。

langgraph

LangGraph 专家技能，专为构建具状态、多角色 AI 代理工作流而设计，包含持久化、条件分支与 ReAct 模式。

creating-opencode-agents

为创建 OpenCode AI 代理程序提供专家指导和配置标准，涵盖 YAML frontmatter、工具权限设置及操作模式等。

wormhole

AI 编码代理的共享内存与协作层，用于追踪操作、管理会话、检测冲突，并跨工具保留项目上下文。

orchestrator

Claude Code 的自主多智能体协调框架，具备记忆驱动工作流程、优先并行执行、基于亚里士多德原则的拆解与多阶段质量把关。

skill-engineer

为 OpenClaw 技能开发提供多代理迭代优化与品质把关，通过标准化测试与生命周期管理提升技能效能。

langchain-architecture

使用 LangChain 1.x 与 LangGraph 构建生产级 LLM 应用程序。实现状态化 AI 代理、多步骤工作流程，并为复杂的对话与自动化任务构建自定义记忆系统。

ring:testing-skills-with-subagents

用于构建健壮 AI Agent 技能的元技能，采用测试驱动开发 (TDD) 方法：定义失败 (RED)、实现技能 (GREEN) 并修补合理化漏洞 (REFACTOR)。

omc-plan

智能战略规划与需求收集，支持多视角共识循环与结构化审议。

quality-metrics

自动化质量监控与度量，包含 DORA 指标、缺陷密度追踪，并为持续交付流水线配置智能质量闸道。

agent-canvas

通过 CLI 在 TLDraw 画布上绘制图表、流程图与注解。适用于架构规划、代码审查与代理程序执行记录可视化。

template-skill

用于在 Mini-Agent 框架内开发和集成自定义 AI 代理技能的灵活模板。