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io.github.mastra-ai/mastra/react-best-practices

来自 Mastra 工程团队的 React 性能优化指南。在编写、审查或重构 React 代码以保证最优性能模式时使用；涉及 React 组件、数据获取、包体积优化或性能改进的任务会触发。

io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents

把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。

io.github.alpic-ai/skybridge/mcp-app-builder

指导开发者创建和更新 MCP 应用。覆盖完整生命周期：对照 UX 指南头脑风暴想法、初始化项目、实现工具/视图、调试、运行开发服务器、部署并将应用接入 ChatGPT。当用户想创建或更新 MCP 应用、MCP 服务器或使用 Skybridge 框架时使用

io.github.openai/codex/review-agent

对指定代码变更执行只读、缺陷优先的审查，返回所有可行动的发现。当其他代理委托审查未提交变更、基础分支 diff、某个提交或自定义审查指令时使用。

io.github.kortix-ai/suna/design-foundations

与产出形态无关的设计指导——适用于 CSS、PowerPoint、matplotlib、PDF 或任意视觉输出。另含一份面向幻灯片、文档与报告（非 Web 资产）的精选命名字体/配色主题目录。

io.github.mem0ai/mem0/mem0

Mem0 Platform SDK,为 AI 应用添加持久记忆。触发条件:用户提到 "mem0"、"MemoryClient"、"记忆层"、"记住用户偏好"、"持久上下文"、"个性化",或需要为聊天机器人、agent 或 AI 应用添加长期记忆。涵盖 Python SDK(mem0ai)、TypeScript SDK(mem0ai)及框架集成(LangChain、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Pipecat、LlamaIndex、AutoGen、LangGraph),也涵盖开源自托管的 Memory 类。模糊查询时这是默认的 mem0 技能。不触发:CLI 命令、终端使用或 shell 脚本(用 mem0-cli),或 Vercel AI SDK/@mem0/vercel-ai-provider/createMem0(用 mem0-vercel-ai-sdk)。

io.github.daiki-beppu/youtube-automation/automation-update

Use when 让下游仓库将 automation 跟进到最新发布时。触发语：“跟进”“升级”“automation-update”。从 bump pin 到 yt-skills sync、提交的一站式向导。

io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents

把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。

io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/testing-course-samples

当被要求对课程的 notebook 与代码样例做验证、测试、冒烟测试或运行（针对真实的 Microsoft Foundry / Azure OpenAI 配置）时使用。涵盖环境准备（.env、az login、依赖包）、scripts/validate-notebooks.ps1 运行器、PASS/FAIL 结果解读，以及哪些课程需要额外资源（Azure AI Search、GitHub MCP、Foundry Local、Playwright）。

io.github.agentscope-ai/AgentTeams/mcp-server-management

当管理员要求配置 MCP 工具服务器（如 GitHub、天气 API）、轮换凭证、授予/撤销 worker 对 MCP 工具的访问，或通过 YAML 添加自定义 API 集成时使用。

io.github.simstudioai/sim/emcn-design-review

审查 UI 代码是否符合 emcn 设计系统——组件、设计令牌、模式与约定。

io.github.simstudioai/sim/react-query-best-practices

审查 React Query 的用法是否符合最佳实践——key 工厂、staleTime、mutation 以及服务端状态归属。

io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/testing-course-samples

当被要求对课程的 notebook 与代码样例做验证、测试、冒烟测试或运行（针对真实的 Microsoft Foundry / Azure OpenAI 配置）时使用。涵盖环境准备（.env、az login、依赖包）、scripts/validate-notebooks.ps1 运行器、PASS/FAIL 结果解读，以及哪些课程需要额外资源（Azure AI Search、GitHub MCP、Foundry Local、Playwright）。

io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents

把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。

io.github.JetBrains/intellij-community/testing

关于在 IntelliJ 代码库中通过 tests.cmd 运行测试的全面参考。在运行、调试或排查测试执行问题时使用。

io.github.JetBrains/intellij-community/testing

关于在 IntelliJ 代码库中通过 tests.cmd 运行测试的全面参考。在运行、调试或排查测试执行问题时使用。

io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents

把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。

io.github.daiki-beppu/youtube-automation/automation-release

Use when 创建本仓库的新发布时。触发语：“发布吧”“/automation-release”“想发布 suno-helper”“想发 ext-v0.2.2”。自动判定 Python 本体（vX.Y.Z）与 Chrome 扩展（ext-vX.Y.Z）并分支到 prepare / publish。不要使用全局的 /release。下游跟选用 /automation-update，安装扩展用 /ext-install。

io.github.coreyhaines31/marketingskills/marketing-loops

当用户想设置周期性、自动运行的营销工作流——由 AI 代理按固定节奏（每周、每天或按触发器）重复执行的循环，而不是一次性任务——时使用。用户提到 marketing loop、recurring marketing workflow、automate my marketing、marketing on autopilot、weekly marketing review、ad fatigue check、content refresh loop、churn watch、ranking drop alert、always-on marketing、marketing automation workflow 或“每周都跑一次这个”等场景时也适用。用于选择、适配并排期一个持续运行的营销循环，由它编排其他营销技能。一次性营销点子见 marketing-ideas，实验循环见 ab-testing。

io.github.agent0ai/agent-zero/orchestrator

在将编码或仓库工作委派给外部终端编码 agent（用户的宿主 Claude Code/Codex/Cursor/Gemini CLI，或容器内安装的 pal agent）时使用。

io.github.paperclipai/paperclip/deal-with-security-advisory

Handle confidential GitHub Security Advisory response for Paperclip. Use when coordinating advisory triage, private-fork fixes, CVE/publication steps, and immediate security releases.

io.github.paperclipai/paperclip/paperclip-distill

当某项操作 issue 属于 Paperclip 的光标窗口、蒸馏或回填时使用。把随源捆绑的 Paperclip 活动转化为有洞察的项目站会、持久项目页、决策与历史，无需解引用资源。

io.github.openai/plugins/security-diff-scan

当用户要求对 pull request、commit、分支 diff、工作树补丁或其他基于 Git 的变更集做安全审查时使用。

io.github.openai/plugins/security-scan

用于对整个仓库或某个限定路径、包目录、子模块做标准单轮安全审计（没有 diff 可审的情况）。这是默认的仓库扫描。不用于 PR/commit/分支/工作树 diff，也不用于深度多轮或降低方差的扫描。