Agent Skills Hub

mcp-builder

開發高品質 MCP (Model Context Protocol) 伺服器的指南，支援使用 Python 或 TypeScript 將外部 API 與服務整合至 LLM 工作流程中。

libafl

一個基於 Rust 的模組化模糊測試函式庫，用於建立自訂模糊測試器、開發進階變異策略以及進行研究級的漏洞測試。

openclaw-ghsa-maintainer

管理 GitHub 安全公告 (GHSA) 工作流程：檢查、修補、驗證並發佈 OpenClaw 儲存庫的安全更新，同時確保私有分支的一致性。

response-compliance

執行 OpenResponses API 合規性測試，驗證架構遵循度、串流回應及端點穩定性，確保 LobeHub 整合品質。

chrome-devtools-mcp

Chrome DevTools MCP 伺服器，透過 Puppeteer 實現 AI 驅動的瀏覽器自動化、測試與除錯。支援輸入自動化、視覺截圖、效能追蹤與網路偵測。

web-design-guidelines

審查 UI 代碼以符合 Web 介面準則。自動檢查可訪問性、設計標準及 UX 最佳實踐。

ux-designer

專注於 UX/UI 精細化的工程代理，用於識別錯誤、優化可用性，並確保工作流程應用程式介面的完美效能。

generate-e2e-test

自動化端對端測試生成工具。透過 Playwright 互動式執行工作流程，將使用者描述轉換為符合專案規範的測試代碼。

tdd-workflow

嚴格的測試驅動開發 (TDD) 工作流技能，強制執行測試優先原則，確保新功能、修復與重構的單元、整合及 E2E 測試覆蓋率達 80% 以上。

cyber-ir-playbook

從事件日誌產生資安事件回應時間軸與結構化報告，以利追蹤從偵測到復原的全過程。

visual-testing-advanced

進階視覺回歸測試工具，具備像素級與AI輔助差異分析、跨瀏覽器驗證及響應式設計檢查，有效防止CI/CD流程中的UI回歸問題。

ride

分析代碼庫並使用企業級託管腳手架生成基於證據的 Loa 工件，實現結構化的現實映射。