Agent Skills Hub

moollm

一個用於大語言模型代理生存記憶的微世界作業系統，將檔案系統轉化為可導航的房間，並將程式碼轉化為可居住的世界。

plan

用於規劃與實作功能、技能、指令碼或架構變更的結構化六階段工作流程，包含自動化工具探索與安全驗證。

feature-prioritization

一種結構化的決策工具，應用 RICE、MoSCoW、Kano 和價值與努力等框架，透過數據驅動的客觀性來確定軟體功能、產品藍圖項目以及開發與否的決策優先級。

differentiation-schemes

產生有限差分模板，選擇PDE/ODE數值離散化方案，並執行截斷誤差分析以提升模擬精確度。

opper-api

直接存取 Opper REST API，用於 LLM 編排、模型管理、任務執行，以及從 OpenAI、Anthropic 或 OpenRouter 進行無縫遷移。

prompt-injection-test

一個專為模擬提示詞注入攻擊並驗證 AI 代理技能安全掃描器而設計的測試工具。

local-skills-mcp-guide

local-skills-mcp 儲存庫實作指南。提供關於 MCP 工具處理程式、技能載入與聚合邏輯，以及專案結構的技術文件，協助開發者快速上手。

mcp-patterns

為 @youdotcom-oss/mcp STDIO 橋接器提供的維護模式，專注於傳輸生命週期管理、關閉保護機制及健全的錯誤處理。

speckit-plan

執行實作規劃工作流程，產生技術設計產出物，並為 Spec Kit 專案建構研究任務。

policyengine-review-patterns

PolicyEngine 程式碼庫的標準化審查模式、驗證清單與品質基準。

mcp-gateway-patterns

MCP Gateway 設計模式，用於管理 Agent Gateway、子進程 (Subprocess) 及 Daemon 隔離策略，以優化上下文 Token 使用與系統效能。

pr-operations

使用專用的 erk exec 指令管理 PR 審查工作流程、解決討論串並處理討論留言。