Agent Skills Hub

data-storytelling

将原始数据转化为引人入胜的叙事，运用可视化策略、叙事框架与说服性结构，协助分析师进行高管汇报与数据决策。

Global Coding Style

应用务实编码标准：包含明确命名、单一职责函数、防御性编程，以及确定性副作用，拒绝过度设计与臆测性功能。

market-debrief-cn

A股收盘后深度日报自动生成工具。利用多 Agent 并行分析架构，自动采集 AkShare 行情与 Tavily 新闻，生成包含专业量化锚点与独立判断的交互式 HTML 日报。

styler

将容易发生解析错误的复杂 bash 指令转换为可靠的临时脚本，以确保稳定执行。

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。

codex-cli

编排 Codex CLI 以实现高效并行程序开发、自动化任务与会话管理，优化 Token 使用量并提升开发效率。

strategy-scaling-architecture

spectre-build 的架构规划与扩展，涵盖 GUI、服务器层、多模型支持以及工业级流水线编排。

literature-review

通过 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 进行系统性文献回顾，包含人工智能驱动的综述、核实引用以及强制性的科学图表生成。

schema-markup

实施 Schema.org 结构化数据以提升搜索结果可见性，增加丰富网页摘要的资格并验证内容元数据。

planning-with-files

实现类似 Manus 的持久化 Markdown 规划流程，用于复杂工作流、项目跟踪与研究管理，优化 AI 代理的注意力与记忆效能。

backend-core

语言无关的后端架构模式，涵盖 API 设计、身份验证、安全性协议与数据库建模。

wiki-llms-txt

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。