plankton-code-quality(代码质量)
使用 Plankton 在编写时强制执行代码质量——通过钩子在每次文件编辑时自动格式化、代码检查并由 Claude 驱动修复。适用于为文件编辑设置写入时格式化、检查或自动修复钩子。
使用场景/Cursor 开发必备
面向 Cursor 用户的入门组合:文件、GitHub、文档、浏览器。快速搭建 AI 编程工作流。
共匹配 6,577 个资源 · 第 24 / 138 页
Cursor 对 MCP 的支持是原生且开箱即用的:在 Settings → MCP 或项目根的 .cursor/mcp.json 中粘贴一段 JSON 即可接入任意 MCP Server。搭配 AgentHub 的一键配置生成器,从发现到接入通常不超过一分钟。
推荐的入门组合覆盖四类高频需求:Filesystem(读写项目文件)、GitHub(PR / Issue / diff)、Context7(最新框架文档,减少幻觉)、Playwright(浏览器验证与 E2E)。之后再按业务补充数据库、抓取或国内服务类 MCP。
本页列出的每个资源都附带 Cursor 专用配置片段:在 AgentHub 打开资源详情页 → 选择 Cursor Tab → 复制 JSON 粘贴即可,安装命令与鉴权环境变量一并给出。
使用 Plankton 在编写时强制执行代码质量——通过钩子在每次文件编辑时自动格式化、代码检查并由 Claude 驱动修复。适用于为文件编辑设置写入时格式化、检查或自动修复钩子。
Harbor intake for external work — the captain only handles unresolved decisions. Sweeps incoming issues and PRs, verifies every claim before disposition, reuses every decision already made, and hands the maintainer a docket whose pending items each carry one question with options, recommendation, impact and evidence. Agent-autonomous for facts and for actions covered by standing authorization; signed for every new judgment. Never merges.
在进行 ArchiveBox 应用、CLI、服务端、Docker 镜像、Admin UI、REST API、数据目录、爬取、快照以及发布与部署脚本相关工作时使用。
Answer questions about Everything Claude Code by reading the live repo surface — agents, skills, commands, hooks, rules, install profiles, and docs — instead of memory. Use when the user asks what ECC includes, how to install or reset it, which skill or command fits a task, or how project onboarding works.
Assemble scored competitor profile cards (from benchmark-methodology) into a decision-grade competitive report with landscape map, competitor tiers, benchmarking matrix, white-space analysis, strategic recommendations, and team alignment trigger questions. Use when presenting competitive findings to leadership or a board, writing a competitive landscape report, or as the final step of the competitive analysis pipeline.
Protected Health Information (PHI) and PII compliance patterns for healthcare applications: data classification, row-level access control, tamper-proof audit trails, schema tagging, and common leak vectors such as logs, URLs, and browser storage. Use when code touches patient or clinician data, when implementing HIPAA or GDPR access controls, or when auditing a healthcare system for data exposure.
Readiness checklist for homelab VLAN segmentation, local DNS filtering (Pi-hole, AdGuard Home), and WireGuard-style remote access. Use when planning or reviewing home network changes — splitting a flat network into trusted, IoT, guest, or management VLANs, moving DHCP to a local resolver, or adding VPN access — before changing router, firewall, DHCP, or VPN configuration.
Operate and extend NanoClaw, ECC's zero-dependency session-aware REPL, with persistent markdown-backed sessions and slash commands for model switching, skill loading, session branching, cross-session search, history compaction, and export. Use when running or extending scripts/claw.js, or when resuming, branching, compacting, searching, or exporting a NanoClaw session.
Run a structured, resumable multi-session brand identity interview across 8 modules (purpose, positioning, audience, personality, voice, narrative, founder tension) using laddering, 5 Whys, and projective techniques, persisting answers to disk and producing a master brandbook (90_SYNTHESIS.md). Use when creating or repositioning a brand, briefing designers or writers, or making implicit founder knowledge explicit.
Run repeated rollouts ("Prime Gauss" style recursive prompting) while keeping an append-only decision ledger of trials, marks, coherence checks, and promotion gates, so recursive confidence never auto-approves live trading, deploy, or destructive actions. Use when the user asks for repeated rollouts, marked decision processes, high-dimensional search, stochastic optimization, local-optima exploration, ensemble comparison, or recursive reasoning with a visible evidence trail.
Measure performance baselines and detect regressions across browser Core Web Vitals (LCP, INP, CLS, page weight), API endpoint latency percentiles, and build/test feedback times, with before/after comparison stored in git-tracked .ecc/benchmarks JSON. Use when checking page speed, responding to 'it feels slow' reports, verifying launch performance targets, or comparing stack alternatives.
Validate the why before building through four product diagnostics — a YC-style product diagnostic that produces PRODUCT-BRIEF.md with a go/no-go recommendation, a founder review scoring product-market-fit signals, a user journey audit measuring time-to-value, and ICE feature prioritization. Use when pressure-testing product direction, choosing between features, sanity-checking a launch, or converting a vague idea into a product brief.
Ingest, index, search, edit, and monitor video and audio with the VideoDB Python SDK — upload from files, URLs, or RTSP feeds, build spoken and scene indexes with timestamped search and playable clips, transcode and reframe, do timeline edits (subtitles, overlays, dubbing), and run real-time alerts on live streams or desktop capture. Use when working with video search, transcription, clipping, transcoding, streaming, or live video alerts.
面向 Claude Code 会话的全面验证系统。在宣称任务完成前验证 Claude Code 会话的工作成果时使用。
面向 Claude Code 会话的正式评估框架,落实评估驱动开发(EDD)原则。当 Claude Code 工作流在获得信任或被修改前需要正式评估时使用。
将 Claude Code 会话中做出的架构决策捕获为结构化 ADR。自动检测决策时刻,记录上下文、考虑的替代方案与理由。维护 ADR 日志,帮助后来的开发者理解代码库为何如此构建。
把描述出来的工作流映射到合适的 ECC 命令组,给出执行顺序与停止条件,并可浏览全部命令组配方族。在扁平的命令目录之上增加了“按族分组 + 执行顺序 + 何时停止”这一层。仅提供建议。触发时机:用户问某件事该用哪些命令、哪个命令组负责它、查看 ECC 配方、列出 ECC 流水线,或问如何用 ECC 跑某个工作流。不触发:用户想直接执行任务、想要单条命令的详细文档(改用 ecc-guide),或想改写提示词草稿(改用 prompt-optimizer)。
在编写新功能、修复 bug 或重构代码时使用此 skill。强制推行测试驱动开发,覆盖率不低于 80%,涵盖单元、集成与 E2E 测试。
可用于生产的 Dart 与 Flutter 模式,覆盖空安全、不可变状态、异步组合、Widget 架构、主流状态管理框架(BLoC、Riverpod、Provider)、GoRouter 导航、Dio 网络、Freezed 代码生成与整洁架构。在编写或评审 Dart 与 Flutter 代码——状态、Widget、导航、网络或架构——时使用。
在完成复杂任务、出现失败,或需要复盘学到了什么之后使用。教你写出能提炼可复用模式的成长日志——而不是日记。
为 Claude Code 提供按项目持久化的记忆。会话启动时自动加载项目上下文,用 git 活动追踪会话,并写入原生记忆。命令运行确定性的 Node.js 脚本——行为在各模型版本之间保持一致。当项目需要让上下文在多次 Claude Code 会话之间保留、而不必每次重新解释时使用。
使用 firecrawl 与 exa MCP 进行多源深度研究。检索网页、综合发现,并交付带有来源归属的引用报告。在用户需要对任意主题做有证据、有引用的彻底研究时使用。
先检索再编码的工作流。在动手编写自定义代码之前,先搜索已有的工具、库和模式。会调用 researcher 代理。
orch-* skill 家族共用的编排引擎。定义带门槛的“调研-规划-TDD-评审-提交”流水线、规模分类器、代理映射,以及两个由 orch-* 操作 skill 委派使用的人工关口。通常不直接调用;当某个 orch-* skill 委派其带门槛的调研-规划-TDD-评审-提交流水线时生效。
遗留项目风格继承 skill。当用户输入 /inherit-legacy-style,或需要让 AI 编码代理接手手写遗留项目并防止“风格漂移”(模型把自身预训练的主流惯用法强加给项目)时使用。与语言和框架无关——只对齐元架构,不改语法。一旦运行,它就成为后续所有编码任务的行为约束。不要用于纯研究或与代码风格对齐无关的一次性提问。
把一行目标转成面向多会话、多代理工程项目的分步构建计划。每一步都带自包含的上下文简报,新代理可以冷启动执行。包含对抗评审门、依赖图、并行步骤检测、反模式目录与计划变更协议。触发时机:用户为复杂的多 PR 任务索要计划、蓝图或路线图,或描述需要多个会话完成的工作。不触发:任务可在单个 PR 或少于 3 次工具调用内完成,或用户说“直接做”时。
RFC 驱动的多代理 DAG 执行模式,含质量门、合并队列与工作单元编排。在运行带质量门和合并队列的 RFC 驱动多代理执行时使用。
用于组建并派发并行团队的交互式代理选择器。在为某个任务组建并派发一支并行代理团队时使用。
带收敛循环的多代理对抗校验。输出必须先通过两个独立评审代理才能交付。适用于交付前需由两个独立对抗评审者把关的产出。
使用工作项、归属、代理看板、合并门槛与控制台交接,为代理小队运行基于团队的编排。在以工作项、归属、看板和合并门槛协调代理小队时使用。
编排从设计或规格文档引导出一个可用 MVP 的过程——读取文档、规划薄的垂直切片、搭建第一个端到端切片,然后按 TDD 实现、评审并完成带门槛的提交。用于把 SDD/PRD 变成可运行的起点:当设计或规格文档需要通过规划好的垂直切片落地为可运行的 MVP 时使用。
使用 WCAG 2.2 Level AA 设计、实现并审计无障碍数字产品。适用于构建或审计必须满足 WCAG 2.2 Level AA 的 UI,或审查变更对键盘、对比度、屏幕阅读器的支持。使用此技能为 Web 生成语义化 ARIA,并为 Web 与原生平台(iOS/Android)添加无障碍特性。
使用 Flox(声明式的 Nix 环境管理器)创建可复现的跨平台(macOS/Linux)开发环境。适用于为任意语言设置项目工具链、安装系统级依赖(编译器、数据库、openssl/BLAS 等本地库)、为团队锁定精确的包版本、运行本地服务(PostgreSQL、Redis、Kafka)、一条命令完成开发者入职,或解决“在我机器上没问题”类问题——包括需要项目级工具且无需 sudo 的智能体/vibe-coding 场景。用户提及 .flox/、manifest.toml、flox activate 或 FloxHub 时同样适用。
Spring Boot 项目的验证闭环:发布或 PR 前的构建、静态分析、带覆盖率的测试、安全扫描与差异(diff)审查。
Quarkus 项目的验证闭环:发布或 PR 前的构建、静态分析、带覆盖率的测试、安全扫描、原生编译与差异(diff)审查。
以可观测性、安全边界与生命周期管理运行长生命周期智能体工作负载。适用于运行需要可观测性、安全边界或生命周期控制的长生命周期智能体负载。
Quarkus 安全最佳实践:认证、授权、JWT/OIDC、RBAC、输入验证、CSRF、密钥管理与依赖安全。适用于审查 Quarkus 认证/授权、JWT 或 OIDC、RBAC、验证或密钥管理。
Django 项目的验证闭环:发布或 PR 前的数据库迁移、代码风格检查、带覆盖率的测试、安全扫描与部署就绪检查。
适用于多个消费方与提供方需要共同演进 API 或事件模式,且要避免字段漂移、集成意外,或某一侧擅自重新定义接口的场景。
设计以目标为导向的 Agent 循环,并排查循环常见的出错方式——原地打转烧 token、钻验证器的空子(Goodhart 效应)、把错误答案一路跑到底。包含两个动作:(1) 编写循环——先判断是否值得构建、定义机器可判定的目标、选定循环类型与脚手架;(2) 审查循环——按五种失败模式,加上可判定性、边界、兜底方案、评判者独立性,以及把判断权留在人手中这条红线逐项检查。当设计自主 Agent 循环,或已有循环但担心它跑飞、作弊或把错误答案执行到底时使用。它在机制层循环技能(autonomous-loops、continuous-agent-loop)之外补足其未覆盖的判断层。中文触发:写 loop、设计 loop、做一个 loop、检查 loop 对不对、loop 体检、loop 会不会跑飞、可判定目标、五个崩法、plan build judge。English triggers: design an agent loop, write a loop, check a loop, loop review, prevent a runaway loop, goal-oriented loop, decidable goal, plan/build/judge.
在功能部署之后,通过浏览器自动化完成可视化测试与 UI 交互验证。
Git 工作流模式,包括分支策略、提交约定、合并与变基的取舍、冲突解决,以及适用于各种规模团队的协作开发最佳实践。当需要选择分支策略、制定提交约定、决定用 merge 还是 rebase,或解决冲突时使用。
React 与 Next.js 的无障碍访问模式——语义化 HTML、ARIA 属性、表单标注、键盘导航、焦点管理与读屏软件支持。当构建任何交互式 UI 组件或表单时使用。
用于生成或审计设计系统、检查视觉一致性,并审查涉及样式的 PR。在生成或审计设计系统、检查视觉一致性,或审查样式相关 PR 时使用。
数据库迁移最佳实践:schema 变更、数据迁移、回滚与零停机部署,覆盖 PostgreSQL、MySQL 和常用 ORM(Prisma、Drizzle、Kysely、Django、TypeORM、golang-migrate)。在编写 schema 或数据迁移、规划回滚或追求零停机部署时使用。
Next.js 16+ 与 Turbopack:增量打包、文件系统缓存、开发速度提升,以及何时用 Turbopack 替代 webpack。
Enforce AIRI's TypeScript and Vue source rules for imports, naming, comments, JSDoc, fallbacks, stateful and protocol code, and module design. Use when writing, refactoring, or reviewing TypeScript or Vue source code in the AIRI monorepo.
执行 AIRI 的 UnoCSS、Vue 样式、共享 UI 组件、动画、图标与色彩模式实践。在 AIRI monorepo 中创建、编辑、重构或审查 Vue 模板、组件样式、原子类、UnoCSS 配置、动画、图标、UI 基础组件或 VueUse 暗色模式行为时使用。
两者皆可:项目级 .cursor/mcp.json 随仓库共享给团队,全局 ~/.cursor/mcp.json 对本机所有项目生效。含密钥的配置建议放项目级并加入 .gitignore,或用环境变量引用。
每个启用的 MCP 都会向上下文注入工具定义,建议按项目启用、用完禁用不常用的服务器,把上下文留给真正需要的工具。
JSON 结构相同,差异主要在命令路径与环境变量写法(如 npx 与绝对路径、引号转义)。AgentHub 详情页会区分 stdio 与远程托管(streamable-http/SSE)两类接入方式。