Agent Skills Hub

ray-skill

将调试数据、日志和可视化输出发送到 Ray 桌面应用程序，以便进行实时开发反馈。

swarm

通过基于协议的行为治理，协调 Claude Code 并行工作集群，以执行复杂功能开发、多步骤重构及长时间运行的自动化编程任务。

mcp-builder

用于构建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务器的指南，支持使用 Python 或 TypeScript 将外部 API 和服务集成到 LLM 工作流程中。

Swarm Orchestration

使用 agentic-flow 编排多代理群体，支持并行任务执行、动态拓扑与智能协调。适用于构建分布式 AI 系统与扩展复杂的开发工作流程。

upstash-vector-db-skills

Upstash Vector DB 设置、语义搜索、命名空间与向量嵌入模型。专为在 Next.js 16 与 Vercel 项目中构建高性能向量搜索功能而设计。

tanstack-query

TanStack Query v5 专业状态管理模式，涵盖查询键工厂、数据变更、缓存策略及 SSR 配置，适用于各类服务器状态管理任务。

deep-thinking

一套深度推理框架，通过多假设生成、严谨验证与系统化分析，协助 AI 处理复杂的架构设计、调试与高风险决策任务。

video-report

视频错误报告自动化生成工具，利用 Remotion 渲染提供的视频 URL 进行调试。

debugging-strategies

跨语言调试框架：包含科学调试法、堆栈追踪分析、日志记录策略，以及 Git bisect 与小黄鸭调试法等进阶技巧。

python

Python 编程助手，提供最佳实践、PEP 8 代码规范检查、使用 pytest 的自动化测试以及基于 uv 的依赖管理。

gitlab-api

使用此基于 API 的工具自动化管理 GitLab 仓库。通过 AI 代理直接执行文件操作、分支管理与项目追踪。

clinical-trial-protocol-skill

为医疗器械与药物生成临床试验方案。支持模块化路径设计、研究整合，以及符合监管文件的草拟需求。