Agent Skills Hub

auth-patterns

實作安全的後端驗證 (JWT, OAuth, Sessions) 與授權 (RBAC, ABAC) 模式，包含密碼雜湊、多因素驗證 (MFA) 及安全最佳實踐。

reflect-appworld-failure

分析 AppWorld 任務失敗原因，提取具體的 API 模式並生成帶有實作程式碼範例的可執行劇本要點。

fuzzing-dictionary

透過提供領域特定權杖、魔術位元組與協定關鍵字，引導模糊測試器深入挖掘程式碼路徑，提升測試效率。

acceptance-testing

規劃、執行使用者驗收測試 (UAT) 與端對端情境，驗證需求是否符合使用者可見的行為表現。

verify

自動化 Rust 驗證循環，整合測試、Clippy 代碼檢查與格式化功能，並具備自動修復機制。

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。

debugging-strategies

跨語言除錯框架：包含科學除錯法、堆疊追蹤分析、日誌記錄策略，以及 Git bisect 與小黃鴨除錯法等進階技巧。

code-review-netsync

STYLY-NetSync 自動代碼審查，執行協議一致性、線程安全及 Unity C#/Python 編碼規範。

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。

creating-opencode-agents

為建立 OpenCode AI 代理程式提供專家指引與配置標準，包含 YAML frontmatter、工具權限設定及操作模式等。

tavily-web

使用 Tavily API 進行進階網路搜尋、內容提取與網站爬取，為 AI 代理研究與數據收集進行優化。

using-superpowers

Superpowers 開發方法論的基礎技能。確保代理程式在開始任何任務或對話前，能正確識別並調用必要的開發技能。