Agent Skills Hub

implementation

結構化、模板驅動的端到端功能開發工作流，包含編碼、自動化測試、驗證及基於會話的持續改進。

saving-codeacts

將成功的 Python 程式碼執行結果封裝為 gentools 套件中的可重用工具，並透過 Pydantic 模型實現結構化輸出與型別安全的執行介面。

inno-prepare-resources

自動化研究資源準備工作，包括載入實例、搜尋 GitHub 程式碼庫、建立資料集描述以及下載 arXiv 論文。

ecs

AWS ECS 容器編排技能。管理叢集、任務定義、服務與部署，提供 Fargate 與 EC2 的最佳實踐模式。

Ralph-Loop-Ultra

透過模型上下文協定 (MCP) 在即時與模擬外部依賴項之間無縫切換，支援自動化開發環境。

agents

構建具備工具呼叫與多步驟推理能力的 AI 代理。生成、管理並編排適用於 Claude Code、Cursor、Cline 等 AI 助手的自定義技能文件，實現開發流程標準化。

create-worktree

自動化建立隔離的 git worktree 環境，用於並行功能開發與環境設定。

refly

Refly 生態系統基礎技能。用於建立、探索及執行特定領域技能，透過符號連結路由使用者意圖至工作流程，並透過 Refly CLI 自動化執行多步驟任務。

generate-image

使用 AI 模型（如 FLUX 和 Gemini）生成或編輯影像。適用於照片、插圖、概念藝術和視覺素材，不包含技術圖表或原理圖。

context-engineering-expert

先進的上下文工程系統，用於協調 AI 代理、記憶體管理和 Token 優化，以提升長期持久性和專案智慧。

land

自動化 PR 生命周期管理：監控衝突、解決 CI 失敗、處理審查回饋，並在綠燈時執行 Squash 合併以進行安全的代碼整合。

debug

LobeHub 的 debug 套件實作指南。提供標準化日誌模式、命名空間規範，以及瀏覽器、Node.js 與 Electron 環境的設定方式。