Agent Skills Hub

test-writer

自动生成符合最佳实践的单元测试文件，支持 pytest、unittest、jest 等多种测试框架。

fp-pipe-ref

fp-ts 的 pipe 与 flow 快速参考。用于串接函数、组合操作，或在函数式 TypeScript 代码中建立干净且易读的数据管道。

karpathy-guidelines

为 LLM 设置的程序开发行为准则，旨在减少错误、落实最佳实践，并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。

conversion-psychology

视频与赞助内容的转换心理学。运用情绪触发、社会认同、稀缺性与说服原则，优化脚本并提升观众互动与转化率。

customer-research

客户问题与调查研究工具，提供多来源信息整合、事件追踪、账户历史记录查询，并包含来源标注与信赖度评分。

compliance-testing

自动化执行 GDPR、CCPA、HIPAA、SOC2 及 PCI-DSS 等法规遵循测试，确保法律合规性、准备审计并保护敏感数据。

Agent Communication Debugger

诊断并调试代理间 (A2A) 通讯问题，涵盖编排器路由、传输连接、代理状态及多代理系统日志分析。

web-research

通过 Pollinations 文本 API 调用支持网页搜索的 Gemini 和 Perplexity 等模型，获取即时且具备事实依据的研究结果。

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。

refactoring-patterns

通过 TDD 循环与自动化测试验证，安全地重构代码以提升结构与可维护性，同时确保功能行为不变。

mcp-research

使用 MCP 工具获取最新的技术资讯，针对函数库、API、SDK 及技术生态系统提供经过验证的指导。

shadcn-vite-iconify-landing-page

使用 React、Vite、TypeScript、Tailwind 和 shadcn/ui 构建、审核并迭代高转化率着陆页。专注于转换率优化 (CRO)、首屏结构以及使用 Iconify 图标的高质量界面设计。