Agent Skills Hub

work-logs-knowledge-log

输出知识日志，记录会话中发现的项目结构、隐性规则及逻辑差异。

semantic-compression

积极精简输入内容中的语法结构与冗余文字，在保留核心语义的同时优化 LLM 的 Token 使用效率。

troubleshooting-docs

自动化记录已解决的技术问题，利用 YAML 前言、分类目录与结构化知识库，专为 JUCE 插件开发所设计。

ai-collaboration-standards

防止 AI 幻觉，确保在分析代码、技术文档或提供建议时，输出具备证据支持且可验证的内容。

deepwiki-rs

AI 驱动的自动化文档生成引擎，可从代码库自动分析并生成 C4 架构图、技术规格书与代码分析。

report-writing

专业的漏洞赏金报告代理，强制执行“影响优先”写作、CVSS 3.1 评分，并为 HackerOne、Bugcrowd 和 Intigriti 等平台提供提交前验证。

paper-write

根据研究计划与叙事报告，以章节为单位编写 LaTeX 学术论文，并通过多模型审阅机制确保质量。

deepwiki

通过 DeepWiki 和 MCP 搜索并检索超过 300 个热门 GitHub 仓库的 AI 生成文档、架构指南与 API 参考资料。

explaining-code

使用可视化图表、生活比喻、逐步导览与常见陷阱来解释代码。

spec-miner

逆向工程专家，专门用于分析代码库、绘制依赖关系图，并从遗留或无文档系统中提取规格说明。

excalidraw-diagram

通过 Python 生成专业的 Excalidraw 图表、流程图与技术架构可视化。

markdown-token-optimizer

分析 Markdown 文件以识别浪费 Token 的模式，并提供具体优化建议，以提升文档对 AI 的 Token 使用效率与清晰度。