Agent Skills Hub

scientific-visualization

用于生成符合出版要求的科学图表、多面板布局及期刊格式的元技能，支持 matplotlib、seaborn 及 plotly。

literature-review

通过 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 进行系统性文献回顾，包含人工智能驱动的综述、核实引用以及强制性的科学图表生成。

prompt-optimizer

通过成熟的提示工程原则，将模糊或结构不良的指令转换为优化且高效的 AI 模型提示，提升执行质量与准确性。

deep-reading-analyst

深度阅读与分析框架，运用 SCQA、第一性原理、系统思考等 10 种以上思维模型，协助您拆解复杂文章与学术报告。

dependency-upgrade

通过兼容性分析、分阶段更新策略与自动化测试，系统化地管理大型软件依赖项升级。

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。

create-opencode-skill

自动化维护 OpenCode 技能知识库的创建、更新与文档结构管理。

openai-agent-sdk-skill

使用 TypeScript/JavaScript 的 OpenAI Agents SDK 构建 AI 代理、多代理系统和工作流。支持工具、移交、防护栏、MCP 和实时语音。

data-cleaning-pipeline-generator

为 pandas/polars/PySpark 生成数据清洗管道，处理缺失值、重复项、异常值、类型转换及数据验证。

Frontend Components

为 Django 生产环境服务器与工作程序提供标准化配置与管理。

digital-brain

为创业者、内容创作者与专业人士设计的个人数字大脑系统，利用 AI 协助管理数字足迹、知识库、人际关系与个人目标。

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。