Agent Skills Hub

dlt-skill

建立、管理与调试 dlt (data load tool) 数据管道，将数据从 API、数据库及自定义来源导入 DuckDB、BigQuery 或 Snowflake 等目标。

tanstack-query

TanStack Query v5 专业状态管理模式，涵盖查询键工厂、数据变更、缓存策略及 SSR 配置，适用于各类服务器状态管理任务。

backend-core

语言无关的后端架构模式，涵盖 API 设计、身份验证、安全性协议与数据库建模。

product-analytics

通过 KPI 框架、同期群分析与漏斗指标分析产品效能，进而推动增长、留存率与功能采用率。

project-overview

LobeHub 项目架构与结构指南。用于探索代码库、理解项目组织、查找文件及获取架构背景信息。

commit

强制执行 Sentry 风格的规范化提交、分支安全检查以及结构化问题引用，适用于 AI 编程代理。

tool-integration

创建、注册与管理自定义代理工具及 MCP 服务器，通过外部 API 与自定义逻辑扩展 AI 代理的功能。

p9

P9 技术领队模式：通过任务提示（六要素）管理 P8 代理团队，无需亲自编写代码。负责项目管理、任务拆解，并协调 3 个以上平行代理执行任务。

upstash-vector-db-skills

Upstash Vector DB 设置、语义搜索、命名空间与向量嵌入模型。专为在 Next.js 16 与 Vercel 项目中构建高性能向量搜索功能而设计。

llmfit-advisor

分析本地硬件 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 并获取优化的本地 LLM 模型推荐、量化设置与性能预估。

repo-analyzer

分析 GitHub 仓库的结构、文档、依赖关系及贡献者模式，以进行代码库健康检查与开发洞察。

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。