Agent Skills Hub

risk-based-testing

利用風險評估與優先級排序，將測試重點集中在最高風險區域。適用於規劃測試策略、配置測試資源或進行覆蓋率決策。

agents-md-generator

為 AI 編碼代理生成分層且節省 token 的 AGENTS.md 檔案，提供全庫上下文與專案特定指南。

typescript

LobeHub 的 TypeScript 開發標準，涵蓋型別安全、非同步模式、導入規範、UI 組件集成以及效能優化準則。

chrome-devtools-mcp-manager

管理 OpenClaw 內建 Chrome 瀏覽器及 chrome-devtools-mcp 整合，透過 MCP 協定進行穩定的瀏覽器自動化操作。

wiki-llms-txt

自動產生 llms.txt 與 llms-full.txt 檔案，為專案文件提供人工智慧友善的閱讀格式與專案上下文。

backend-rag-implementation

建立 RAG 系統以運用專有數據增強 LLM。包含向量資料庫整合、嵌入策略、混合搜尋及 FastAPI 後端的高級檢索模式。

maestro

智慧型 RAG 知識閘道，將程式碼任務路由至專業的 Swift/iOS 領域知識。透過 MCP 從 100 多種索引技能中擷取精準模式，優化開發情境使用率。

Investigating Code Patterns

系統性地追蹤程式碼流、定位實作、診斷效能問題並繪製系統架構，協助您深入理解複雜的程式碼庫。

claude-md-enhancer

用於建立、維護與增強 CLAUDE.md 檔案的自動化工具，確保您的專案 AI 輔助開發準則準確、模組化且符合最佳實踐。

mls

基於 Apple Silicon 與 MLX 的本地機器學習推論服務，整合語音識別 (ASR)、語音合成 (TTS)、翻譯、圖像生成與視覺識別功能。

notebooklm

直接從 Claude Code 查詢 Google NotebookLM 筆記，取得基於來源、附帶引用的 Gemini 精準回答。支援持久身份驗證、筆記庫管理以及自動化瀏覽器文檔檢索。

claude-starter

一個 AI 驅動的技能，可針對複雜的程式設計任務，自動從 RAG 知識庫中檢索相關的專案上下文。