Agent Skills Hub

design-review

設計師級別品質保證：自動檢測並修復視覺不一致、間距、階層問題與 UI 打磨。透過前後對比截圖進行迭代驗證。

debug-cuda-crash

使用 FlashInfer API 日誌功能排查與解決 CUDA 運行時崩潰的教學指南。

agno

用於構建多代理系統、AgentOS 運行時及整合 MCP 伺服器的 AI 代理開發框架。

evidence-first-debugging

強制執行嚴格的實證調試工作流程，利用結構化觀察、假設檢驗和因果驗證，消除技術調查中的推測。

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。

hive

自動化 GitHub 問題分類，透過分析程式碼庫驗證技術主張，並針對無效問題提供專家級的回應以進行關閉。

debug-distributed

AReaL 分散式訓練除錯指南，涵蓋 FSDP2/TP/CP/EP 環境下的掛起、NCCL 錯誤、記憶體不足與數值一致性問題。

metacognition

透過結構化的自我評估檢查點，確保 AI 在任務執行前、中、後的方案驗證與風險控管，提升程式開發品質。

deep-thinking

一套深度推理框架，透過多假設生成、嚴謹驗證與系統化分析，協助 AI 處理複雜的架構設計、除錯與高風險決策任務。

prompt-rewriter

進階提示詞改寫與優化服務。分析提示詞的清晰度、具體性與結構，提供可執行的優化建議、多種變體選項，並教授提示工程的最佳實踐。

log-debug-issue

維護結構化的 DEBUG_LOG.md 以記錄程式錯誤、除錯過程與解決方案，確保專案穩定性並累積技術知識。

reflect-appworld-failure

分析 AppWorld 任務失敗原因，提取具體的 API 模式並生成帶有實作程式碼範例的可執行劇本要點。