Agent Skills Hub

context-degradation

診斷、隔離並緩解 LLM 上下文故障（如中間丟失、中毒、干擾及衝突），提升 AI 代理的執行可靠性。

citation-management

全面的文獻引用管理工具：搜尋 Google Scholar 與 PubMed，從 DOI、PMID 或 arXiv 提取元數據，驗證引用準確性，並生成格式正確的 BibTeX 條目。

cursor-diary

為程式開發過程維護詳細的步驟實作日記，並整合 docmgr 以追蹤變更、設計決策、執行指令及錯誤記錄。

context-engineering-expert

先進的上下文工程系統，用於協調 AI 代理、記憶體管理和 Token 優化，以提升長期持久性和專案智慧。

arduino-mcp

一個 MCP 伺服器，讓 AI 代理能夠編輯、管理並編譯 Arduino IDE 2.0 草稿，支援原始碼操作及透過 arduino-cli 進行自動化建置。

pomodoro

具備工作階段追蹤功能的番茄鐘計時器，透過本地 SQLite 資料庫紀錄工作歷程，提供生產力數據分析與個人化工作效率洞察。

code-search-selector

代碼搜索工具選擇器。自動在語義搜索 (claudemem) 與本地工具 (Grep/Glob) 之間切換，優化搜索效率、Token 使用與準確性。

lp-editor

高轉換率登陸頁面 UI/UX 編輯器。利用經驗證的轉換模式、CTA 優化與文案審核，協助規劃、審查與建構行銷網站。

steering-specs-generator

透過引導式訪談提取隱性工程知識，並生成結構化的指導規範 (steerings)，以建立一致的專案標準與約定。

massive-context-mcp

透過遞迴分塊、子查詢與聚合結果處理超過 1,000 萬 tokens 的大型檔案與程式碼庫，突破 LLM 上下文視窗限制。

tldr

節省 token 的程式碼分析技能，支援呼叫圖、語義搜尋、影響分析與資料流追蹤。相比原始程式碼讀取節省約 95% token。

hegelion

適用於 MCP 的辯證推理與對抗式編碼代理，透過強制 LLM 解決內部矛盾，產出更高品質的推理與程式碼。