Agent Skills Hub

xss-testing

自動化安全技能，用於識別和驗證 XSS 漏洞，包括反射型、存儲型和基於 DOM 的攻擊，適用於各種情境。

librarian

抓取、索引並搜尋 GitHub 和網站上的開發者文件，為 AI 代理提供準確、基於真實來源且具備版本控制的程式碼上下文。

qc

自動化品質閘門，使用 5 個平行 AI 代理程式審查程式碼變更，確保正確性、風格與一致性。

prompt-engineering-patterns

掌握先進的提示工程技術，以最大化生產環境中大型語言模型（LLM）的性能、可靠性和可控性。

indirect-injection-detection

檢測 AI 代理中的間接提示注入與目標劫持，評估代理處理 RAG、文件與網頁內容等外部資訊時的安全性。

spec-to-code-compliance

驗證區塊鏈智能合約代碼與技術規範、白皮書及設計文件的對應性，確保實作與規格完全一致。

golang-cli-review

針對 Go CLI 應用程式的專家級自動化程式碼審查，涵蓋 Cobra/urfave 模式、安全性、效能、Go 慣用語法及完善的錯誤處理。

Global Coding Style

應用務實編碼標準：包含明確命名、單一職責函數、防禦性程式設計，以及確定性副作用，拒絕過度設計與臆測性功能。

documentation-creation

基於代碼庫分析自動生成專案文檔，確保準確性、一致性並符合 VilnaCRM 架構模式。

predict-lucky-number

產生 0 到 9999 之間的隨機幸運數字，適用於遊戲、決策或娛樂需求。

creative-thinking-for-research

應用認知科學框架於計算機科學與人工智慧研究，透過系統化的創造力策略生成具備原創性的研究方向。

karpathy-guidelines

為 LLM 設定的程式開發行為準則，旨在減少錯誤、落實最佳實踐，並透過強調簡潔性、精確修改與目標導向驗證來提升代碼品質。