Agent Skills Hub

open-source-maintainer

GitHub 儲存庫維護代理。自動化進行問題分類 (Triage)、PR 審查、問題分析與維護報告，確保儲存庫的長期健康、穩定性與成長。

screenpipe-cli

透過 CLI 管理 screenpipe pipes（AI 自動化腳本）與連接。建立、執行、排程並除錯本地 AI 代理，實現基於電腦操作的自動化任務。

evaluating-code-models

使用 BigCode Evaluation Harness 評估代碼生成模型。包含 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基準測試，並提供多語言編碼模型的 pass@k 指標評估。

dispatching-parallel-agents

透過將獨立的除錯或開發任務委派給具備獨立上下文的專職子代理，實現並行化執行。

supermemory

Supermemory 是 AI 代理的長期記憶基礎設施，提供持久上下文、用戶畫像及跨多模態知識庫的語義 RAG 搜尋功能。

github-code-review

部署專業 AI 代理集群進行全面的 GitHub Pull Request 審查，涵蓋安全性、效能、架構及程式碼風格分析。

oh-my-claude

啟用 Prometheus 規劃模式，在 Claude Code 中進行結構化的需求收集、程式碼研究與任務規劃。

verification-before-completion

為編碼代理執行嚴格的「先驗證後聲明」協議，要求在聲明工作完成、成功或修復錯誤前，必須先執行指令並確認輸出證據。

triage-ci-flake

用於調查 Payload CMS 儲存庫中 CI 不穩定測試失敗的系統性分類與復現工作流程。

flaky-detect

透過分析持續整合 (CI) 歷史、執行模式與程式碼結構，識別、分類並排除不穩定的測試 (flaky tests)，以提升測試套件的可靠性。

context-compression

透過先進的上下文壓縮、結構化摘要與任務導向的狀態管理，為長期運行的 AI 代理會話優化效能並降低 Token 使用量。

mutation-test

執行突變測試以衡量測試套件的有效性，透過引入程式碼錯誤並驗證測試是否能偵測到失敗。