Agent Skills Hub

verification-before-completion

为编码代理执行严格的“先验证后声明”协议，要求在声明工作完成、成功或修复错误前，必须先执行指令并确认输出证据。

ReasoningBank with AgentDB

使用 AgentDB 的超快速向量后端实现 ReasoningBank 自适应学习。具备轨迹追踪、判定评估、记忆蒸馏与模式识别功能，适用于构建自我学习的自主智能体。

recursive-decomposition

通过将大型任务自动拆解为可管理的递归子任务，突破上下文窗口限制，提升对大型代码库和文档集的推理准确度。

opper-api

直接访问 Opper REST API，用于 LLM 编排、模型管理、任务执行，以及从 OpenAI、Anthropic 或 OpenRouter 进行无缝迁移。

batch-coordinator

验证并协调批次学习指南操作，通过强制执行模板兼容性、文件可用性及仅限来源政策，在代理程序执行前防止错误。

cohort-analysis

执行用户参与数据的同期群分析。识别留存趋势、功能采用率、流失模式，并透过定量数据分析生成可执行的研究建议。

weather-bot

使用 wttr.in 为任何城市提供实时天气预报与个性化穿搭建议。

subtitles

获取 YouTube 字幕与逐字稿。适用于视频摘要、语言学习、无障碍辅助及内容分析。支持时间轴数据与纯文本提取。

archon

Archon 交互式集成工具，提供知识库与项目管理功能。支持 RAG 语义搜索、网站抓取、文档版本控制以及通过 REST API 进行层级化任务管理。

paper-plan

根据研究叙述、实验数据与审稿结论，自动生成结构化的学术论文大纲。

workflows-plan

将功能需求、错误报告与改进建议转化为结构化且可执行的 Markdown 项目计划，并结合代码库研究与行业最佳实践。

massive-context-mcp

通过递归分块、子查询与聚合结果处理超过 1,000 万 token 的大型文件和代码库，突破 LLM 上下文窗口限制。