Agent Skills Hub

pattern-detection

分析并识别代码库模式（命名、架构、测试），以确保开发过程中的一致性与标准执行。

parallel-agents

通过协调多个专业 AI 代理来执行复杂工作流，实现多角度代码分析、功能开发与系统级审查的自动化编排。

memory-forensics

掌握内存取证技术，涵盖使用 Volatility 3 进行内存获取、进程分析以及应急响应与恶意软件分析中的工件提取。

clean-code

实用且精简的 AI 代码标准，专注于干净代码、简洁性与可维护性。强制执行 SRP、DRY 与 KISS 等最佳实践，避免过度设计。

ffuf-web-fuzzing

FFUF 网络模糊测试专家指南，协助自动化发现隐藏目录、文件、参数及测试渗透测试中的漏洞。

consultancy-practices

应用有效的软件质量咨询实践。适用于咨询 QA 策略、为开发团队提供建议，或建立可持续的质量工作流程。

dev-checker

用于提交前与部署前检查的自动化代码质量验证工具，涵盖 TypeScript、构建与 lint 检查。

rust-ownership

Rust 所有权、借用与生命周期专家，涵盖 E0382, E0597 等常见编译器错误与内存安全模式分析。

context-compression

通过先进的上下文压缩、结构化摘要与任务导向的状态管理，为长期运行的 AI 代理会话优化性能并降低 Token 使用量。

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。

technical-audit

技术 SEO 审核工具，涵盖爬取能力、索引状态与核心网站指标分析。适用于网页健检、结构化数据验证与技术性能优化。

mcp-tools

用于管理基于 MCP 的研究、文档查询以及在外部搜索工具与插件支持的记忆系统之间进行协调的技能。