Agent Skills Hub

codex

透過 OpenAI Codex CLI 委派編碼任務，適用於功能開發、重構、PR 審查及 Git 儲存庫中的自動化問題修復。

release

自動化 Worktrunk 的發布流程，包含版本號更新、CHANGELOG 生成、貢獻者鳴謝，以及發布至 crates.io 和 GitHub。

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。

gh-local

使用 Docker 中的 nektos/act 在本地執行 GitHub Actions CI 工作流程。無需推送到 GitHub 即可測試 CI 配置、調試工作流程失敗並驗證流水線變更。

skill-architect

設計與構建高品質 AI Agent Skills 的專家顧問。透過發現、架構與製作階段的結構化引導，確保您建立的技能具備高度一致性、可組合性與執行效能。

component-workflow

指導如何創建與整合新的 ECS 組件，包含類別設計、JSON 序列化、自定義編輯器 UI 實作以及 DI 註冊流程。

scholar-evaluation

使用 ScholarEval 框架系統性地評估學術研究工作，針對研究品質維度提供結構化的定量與定性分析，並提供具備執行力的反饋建議。

fumadocs-i18n

自動化設定 Fumadocs 的國際化 (i18n)。包含 Next.js 多語言路由、語言切換器、側邊欄篩選及內容結構配置。

project-overview

LobeHub 專案架構與結構指南。用於探索程式碼庫、理解專案組織、查找檔案及獲取架構背景資訊。

paper-figure

從實驗數據生成學術論文級別的出版品質圖表與 LaTeX 表格。

writing-skills

一套用於編寫代理技能的測試驅動開發 (TDD) 框架，透過壓力測試情境確保文件能有效引導代理行為。

recursive-decomposition

透過將大型任務自動拆解為可管理的遞迴子任務，突破上下文視窗限制，提升對大型程式碼庫與文件集的推理準確度。