Agent Skills Hub

customer-problems

从业务背景识别并记录客户问题 (CP)。适用于开始需求工程或利益相关者仅描述解决方案而非问题时。这是 Problem-Based SRS 方法论的第 1 步。

requirements-clarity

通过系统化的对话与评分机制厘清模糊的需求，确保在开发前产出高质量且可执行的产品需求文件 (PRD)。

Skills Guide

一套用于建立、结构化与管理可重复使用 AI 代理技能的全面框架，旨在标准化指令驱动的工作流程。

BDD-prompts-with-eval

通过 AI 主动聆听框架，从模糊的需求中提取真义，定义商业价值与项目范畴，提升开发效率。

wrap

自动化会话清理与文档管理工具。主动更新 CLAUDE.md、检测自动化模式、提取学习心得并整理待办事项。

prp-manager

通过 Context Engineering 原则，为 AI 代理程序初始化、生成并执行完整实作蓝图 (PRPs)，实现软件开发一次成功。

networkx

Python 网络分析与图论工具集。适用于建立图结构、分析网络关系、计算中心性与社区检测，并支持合成网络生成与可视化，广泛应用于各类科学研究领域。

prompt-improver

通过代码库研究与针对性提问，在执行前厘清模糊提示词的意图。

build-design-system

使用 Design Graph 方法论构建连贯且基于约束的设计系统。自动化设计令牌、排版比例、组件、变体及主题的创建过程。

yc-advisor

获取 Y Combinator 443+ 份创业资源库，为您提供有关融资、联合创始人、产品开发、增长与企业扩张的专家级建议。

request-optimizer

一个智能网关，可分析、评分并将用户请求路由至 27 个代理、27 个技能与 14 个 MCP，以优化 Claude Code 的执行效率。

trench

为 AI 代理设计的高性能 Solana 模因币交易技能：涵盖狙击新币、MEV 保护执行、防地毯检测及自动化仓位管理。