Agent Skills Hub

spark-optimization

优化 Apache Spark 作业，包含分区策略、内存管理、Shuffle 调整与数据倾斜处理，提升数据处理效能。

implement-feature

使用架构优先设计、TDD、丰富领域模型与 Swift 6.2 模式实现功能的指南，确保领域、基础设施与应用层之间的清晰隔离。

rust-analyzer-lsp

Rust 语言服务器 (rust-analyzer)，为 .rs 项目提供代码智能提示、实时诊断与重构支持。

backend-development

构建、优化与维护现代化后端系统，涵盖 Node.js、Python、Go 与 Rust。支持 API 设计、数据库管理、安全性防护及 DevOps 实务流程。

polars

高性能 Python 与 Rust 内存内 DataFrame 库。支持延迟计算、并行处理，并使用 Apache Arrow 引擎，适用于高效 ETL、数据处理及加速 pandas 工作流。

trigger-dev-tasks

专注于 Trigger.dev 背景任务与 AI 工作流的专家助手，协助开发、设计与优化高可靠性的异步 TypeScript 任务架构。

server-components

Next.js React Server Components (RSC) 指南，涵盖服务器与客户端组件边界、数据获取及组合模式。

library

用于跨设备与团队管理代理技术的私人套件分发系统。通过中央库目录安装、同步、新增与更新您的代理、技能与提示词。

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。

Advanced Modular Library Design

使用 HexDI 原则设计模块化 TypeScript 库：实现编译时依赖验证、功能优先组织与清晰的 API 边界。

seaborn

Python 统计可视化程序库。通过 Pandas 整合与自动统计估计，轻松制作箱线图、热图与小提琴图等出版级品质的统计图表。

implementation

结构化、模板驱动的端到端功能开发工作流，包含编码、自动化测试、验证及基于会话的持续改进。