Agent Skills Hub

oracle

透過 CLI 將專案程式碼與提示詞打包，為 AI 模型提供精確的上下文，適用於除錯、重構與程式碼審查。

code-review-facilitator

為 Arduino、ESP32 與 RP2040 專案提供自動化靜態程式碼審查。檢測記憶體安全性、程式結構與最佳實踐，協助提升韌體品質與可靠性。

create-prd

透過互動式規劃流程，協助您產生包含使用者故事、驗收標準與技術規格的詳細產品需求文件 (PRD)。

skill-authoring-workflow

一套標準化工作流程，用於將原始 PM 筆記、工作坊內容或初稿轉化為經過驗證且符合儲存庫規範的 AI 技能。

swiftui-performance-audit

審計並優化 SwiftUI 執行階段效能。透過程式碼審查、架構分析與 Instruments 設定檔指導，診斷渲染遲緩、滾動卡頓、高資源消耗及版面配置抖動等問題。

jina-cli

專為 AI Agent 設計的網頁閱讀與搜索工具，透過 Jina AI Reader API 將網頁轉換為適合 LLM 閱讀的 Markdown、文字或 HTML 格式。

crafting-effective-readmes

簡化技術文檔編寫，協助生成、更新與完善 README 檔案。針對開源專案貢獻者、內部團隊及個人專案提供客製化的內容與模板建議。

find-skills

發現並安裝代理技能以擴展 DeerFlow 功能。使用此技能搜尋適用於編碼、測試、部署等任務的工具、工作流程或專業知識。

smithery-ai-cli

透過 Smithery CLI 尋找、連接並使用超過 10 萬個 MCP 工具與技能，整合外部服務、管理代理工作空間並實現自動化工作流程。

Python Security Scan

專為 Flask、Django 與 FastAPI 專案設計的 Python 安全掃描工具。支援 OWASP Top 10 風險檢測、相依套件弱點分析、硬編碼密鑰偵測與框架專屬安全審計。

karpathy-guidelines

為 LLM 設定的程式開發行為準則，旨在減少錯誤、落實最佳實踐，並透過強調簡潔性、精確修改與目標導向驗證來提升代碼品質。

predict-lucky-number

產生 0 到 9999 之間的隨機幸運數字，適用於遊戲、決策或娛樂需求。