Agent Skills Hub

vibesafe

管理 Vibesafe 单元，通过加密哈希检查点，对 AI 生成的代码进行扫描、编译、测试与验证，确保生产环境的稳定性。

MLOps Industrialization

一套将实验性机器学习原型转换为稳健、可发布 Python 软件包的框架，采用 src 布局、混合架构与严谨的配置管理。

Verification & Quality Assurance

为软件代理提供的稳健验证与质量保证系统，具备实时真相评分、自动化代码验证以及即时回滚功能，以确保高质量的输出与可靠性。

project-guidelines-example

项目专属的架构指南模板，提供生产级 AI 应用程序的标准化结构、代码模式、测试要求及部署工作流程。

code-quality-review

全面的多维度代码审查技能，针对正确性、安全性、性能、设计和可访问性提供优先排序的可操作反馈。

structured-code-review

执行结构化的五阶段代码审查，涵盖需求合规性、正确性、代码质量、测试与安全性。提供分类后的具体改进建议（严重/主要/次要/微调）。

stripe-patterns

Stripe 付款集成模式，涵盖结账、Webhook 与订阅。确保 API 安全使用、幂等性、签名验证与测试合规性。

libragent-quality

LibrAgent 代码质量验证工具，涵盖 TypeScript 前端与 Rust/Tauri 后端，提供自动化代码检查、格式化、类型检查与构建验证。

localization-testing

适用于全球化软件的自动化国际化 (i18n) 与本地化 (l10n) 测试套件。验证翻译覆盖率、RTL 布局、特定地区格式与 Unicode 支持。

skill-repo

标准化、验证与管理 Netresearch AI Agent 技能存储库，提供自动化结构执行、发布工作流程与授权合规工具。

test-environment-management

使用 IaC、Docker 和服务虚拟化管理测试基础设施。优化测试成本，确保开发与生产环境的一致性，并自动化环境部署，以实现一致且可扩展的软件测试。

go-api

建立生产级 Go API 服务，包含可观测性、本地开发环境与整洁架构的样板代码。