Agent Skills Hub

hegelion

适用于 MCP 的辩证推理与对抗式编码代理，通过强制 LLM 解决内部矛盾，产出更高质量的推理与代码。

subagent-driven-development

通过为每个任务指派独立子代理来执行实现计划，并结合规格符合性与代码质量的两阶段审查机制。

skill-from-github

通过反向工程优质 GitHub 项目与开源方法论，建立高性能 AI 技能。

worker

自动化票务开发代理，从监控任务来源到自动创建拉取请求 (PR)，并通过 ERNE 标准进行验证，实现完整的软件开发生命周期管理。

screenpipe-cli

通过 CLI 管理 screenpipe pipes（AI 驱动的自动化脚本）与集成。创建、运行、调度和调试本地代理，实现基于电脑操作的自动化任务。

libafl

一个基于 Rust 的模块化模糊测试库，用于创建自定义模糊测试器、开发高级变异策略以及进行研究级漏洞测试。

Confidence Check

开发人员的事前实作信心评估工具。通过重复代码检查、架构合规性、官方文档验证与根本原因分析，确保达到 90% 以上的准备度。

flow-nexus-swarm

企业级多智能体群体编排、事件驱动工作流自动化及适用于 Claude Code 的智能体协同系统。

context-engineering-expert

先进的上下文工程系统，用于协调 AI 代理、内存管理和 Token 优化，以提升长期持久性和项目智慧。

lsp-code-analysis

通过语言服务器 (LSP) 进行精确的语义代码分析。支持 Python, Rust, Go, TypeScript/JS 和 Java，提供定义跳转、引用查询、实现查找、文件大纲与全项目重构功能。

inno-prepare-resources

自动化研究资源准备工作，包括加载实例、搜索 GitHub 代码库、构建数据集描述以及下载 arXiv 论文。

design-review

设计师级别质量保证：自动检测并修复视觉不一致、间距、层级问题与 UI 打磨。通过前后对比截图进行迭代验证。