Agent Skills Hub

deep-thinking

一套深度推理框架，通过多假设生成、严谨验证与系统化分析，协助 AI 处理复杂的架构设计、调试与高风险决策任务。

gh-fix-ci

诊断 GitHub Actions CI 失败，自动获取日志、总结错误并规划修复方案。

evaluation

为 AI 代理构建系统化的评估框架，利用多维评分标准、LLM-as-a-judge 与回归测试，量测代理效能、质量及上下文工程的有效性。

browser-debugger

使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 视觉模型进行 UI 测试、设计一致性验证及浏览器调试。

cc-skill-project-guidelines-example

用于建立项目专属 AI 代理指南的模板技能，定义确定性开发所需的架构、文件结构与代码模式。

senior-frontend-engineer-react

企业级 React CRUD 开发技能，专注于 React 16.14 与 DVA 2.x。提供自动化列表页生成、表单管理与 API 服务层整合。

condition-based-waiting

使用条件式轮询取代随意的测试超时设置，藉此消除软件测试中的不稳定测试、竞争条件与时间依赖性失败，提升测试套件的可靠度。

development

全面的 Linux 开发环境管理，涵盖编译器、构建工具、IDE 与调试工作流程。

self-reviewer

为 AI 代理实现自动化的关键自我验证层，在完成任务前确保代码质量、安全性和需求一致性。

mcp-rails

在 Rails 应用中实现完整的模型上下文协议 (MCP)。支持连接外部 MCP 服务器、将 Rails 应用暴露为 MCP 服务器、通过 Docker 管理子进程，以及 OAuth 2.1 PKCE 认证。

iterate

代码库自动化优化循环。根据特定目标与机械指标，自动修改、测量并迭代代码以提升效能。

building-ai-agent-on-cloudflare

使用 Cloudflare Agents SDK 在 Workers 上构建有状态的 AI 代理。支持实时 WebSocket、持久化状态管理、定时后台任务与工具集成，专为生产环境设计。