Agent Skills Hub

Delegating to AWS Agent

实施 AI 代理委派架构，保持主上下文简洁，降低 Token 成本，并隔离专业基础设施或 API 任务。

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。

pytorch-lightning

PyTorch Lightning 深度学习框架技能：自动化模型训练、多 GPU 编排、数据管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分布式训练策略。

predict-lucky-number

生成 0 到 9999 之间的随机幸运数字，适用于游戏、决策或娱乐需求。

code-quality

为 Turso 数据库执行严格的代码质量、正确性及 Rust 设计模式，优先考虑数据完整性、性能以及易于维护的惯用语法。

agent-architecture

实现生产级 AI 代理。包含 LangGraph、工具调用护栏、SSE 流式传输、情节记忆与 pgvector。提供反模式分析与修正代码。

react-ui-patterns

标准化的 React UI 模式，用于处理加载状态、错误处理与数据获取，确保一致的用户体验与稳固的组件架构。

mcp-csharp-test

测试 C# Model Context Protocol (MCP) 服务器，包含工具单元测试与 MCP 协议集成测试。

mcp-development

提供模型上下文协议 (MCP) 服务器开发指南，涵盖工具设计、资源处理及 AI/ML 整合模式。

revert

具备 Git 感知能力的逻辑撤销工具，支持按追踪、阶段或任务层级进行带确认机制的复原。

test-automation-strategy

实施专业级测试自动化策略，管理测试金字塔，检测反模式，并整合 CI/CD 以实现具弹性、快速且高质量的软件测试。

vm-infrastructure-ops

管理与排查运行 eth-realtime-collector 的 GCP e2-micro VM 故障。处理 systemd 错误、网络连接问题，并监控以太坊实时数据流的稳定性。