探索 MCP Server 与 Agent Skill

io.github.openclaw/openclaw/release-openclaw-nightly

OpenClaw Tideclaw alpha/nightly 发布自动化：隔离分支、本地修复、发布 CI、分支保留，以及向 main 的前向合并。

io.github.TryGhost/Ghost/convert-internal-package-to-typescript

将遗留 Ghost 内部工作区包从 JavaScript 或 CommonJS 转换为仓库的 TypeScript/ESM 金路径,同时保留文件历史与运行时兼容。适用于现有或新迁移私有包的现代化改造,包括 lib-to-src 分阶段迁移、JS→TS 重命名、消费方分析和包/归档校验。

io.github.addyosmani/agent-skills/api-and-interface-design

指导稳定的 API 与接口设计。在设计 API、模块边界或任何公共接口时使用；在创建 REST 或 GraphQL 端点、定义模块间类型契约、确立前后端边界时使用。

io.github.ClickHouse/ClickHouse/continue-pr-auto

continue-pr 的无人值守变体,供自动化使用(由 utils/continue-all-prs.sh 驱动)。解决冲突——当机械合并不足以对齐当前 master 时重做停滞的功能——修复 CI、处理反馈并推送,全程不打扰用户。交互式使用请优先选 continue-pr。

io.github.supabase/supabase/review-the-docs

在 ~/GitHub/supabase/supabase 本地审查 Supabase 文档变更——既包括审阅已开的 PR（分诊、分类、验证），也包括开 PR 前审阅自己分支（本地自审）。涵盖 markdown 流水线、MDX 内容、教程、示例、Studio 链接以及文档工具链。在被要求审阅文档 PR、自审草稿分支、确认谁已批准、验证构建产物或评估 supabase/supabase 文档改动时使用。

io.github.affaan-m/ECC/ito-baskets

只读的 Itô 篮子与预测市场数据 skill。可索引实时篮子目录、把某个篮子与用户提供的研究或自选清单做对比、生成有来源支撑的市场简报，或起草不可执行的规划工作表。当用户想浏览或索引 Itô 篮子、把篮子与笔记或论点做对比、研究预测市场的事件/场所/流动性，或在不下单交易的前提下规划一个篮子或市场想法时使用。它从不提供建议、下单、交易、预留额度或执行。

io.github.affaan-m/ECC/ito-training

在已完成的 Itô 算力预订上检查 ML 训练是否可用，当正式后端就绪时移交一份经明确确认的训练清单。在 ito-compute 已预订 GPU 节点、用户想在这些机器上做预训练、微调或强化学习之后使用。ECC 自身不实现任何训练技术栈。

io.github.PostHog/posthog/qa-team

面向代码变更的多代理 QA 审查团队。当用户要求“review my code”“run QA”“qa-team”“review this branch”“code review”“check my changes”，或希望对当前分支变更做全面的多视角审查时使用。并行派出专项代理（安全、数据库、可靠性、兼容性、数据完整性、性能、前端、文案）独立审查 diff 并产出收敛报告，另含两名通才评审员做收敛校验。

io.github.PostHog/posthog/auditing-llm-gateway-parity

对照 PostHog/ai-gateway 审计 services/llm-gateway，并基于当前实现证据更新 services/llm-gateway/PARITY.md。当任一网关的认证、归属、计费、端点、提供方、模型、路由或元数据发生变化、评审 Python 网关改动，或被要求刷新、核验或报告网关对等性时使用。本技能更新对等记录但不迁移调用方。

io.github.career-ops-hq/career-ops/notion

如何把 career-ops 求职跟踪表同步到 Notion 数据库，并把记录读回作为职位线索。

io.github.santifer/career-ops/notion

如何把 career-ops 求职跟踪表同步到 Notion 数据库，并把记录读回作为职位线索。

io.github.NousResearch/hermes-agent/oss-forensics

GitHub 供应链取证：恢复、IOC 提取与报告。

io.github.NousResearch/hermes-agent/powerpoint

使用 python-pptx 创建、读取与编辑 .pptx 演示文稿。

io.github.NousResearch/hermes-agent/fastmcp

构建、测试并部署 Python MCP 服务器。

io.github.NousResearch/hermes-agent/cloudflare-temporary-deploy

通过 wrangler --temporary 免账号直接上线部署一个 Worker。

io.github.affaan-m/ECC/ml-adoption-playbook

为 AI 代理与软件工程师在既有非 ML 代码库中加入机器学习算法的端到端方法论。涵盖问题界定、数据就绪、架构解耦与基线模型集成。当需要为此前没有机器学习的代码库新增 ML 能力、从问题界定到基线模型时使用。

io.github.affaan-m/ECC/plankton-code-quality

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。

io.github.affaan-m/ECC/rust-patterns

地道的 Rust 模式、所有权、错误处理、trait、并发及最佳实践，用于构建安全、高性能的应用。在编写或评审 Rust 代码、且涉及所有权、错误处理、trait 或并发时使用。

io.github.affaan-m/ECC/kotlin-patterns

地道的 Kotlin 模式、最佳实践与约定，用于构建借助协程、空安全与 DSL 构建器的稳健、高效、可维护 Kotlin 应用。在编写或评审 Kotlin 代码、且涉及惯用结构或空安全时使用。

io.github.affaan-m/ECC/dotnet-patterns

地道的 C# 与 .NET 模式、约定、依赖注入、async/await 及最佳实践，用于构建稳健、可维护的 .NET 应用。在编写或评审 C# / .NET 代码——DI、异步或通用约定——时使用。

io.github.affaan-m/ECC/pytorch-patterns

PyTorch 深度学习模式与最佳实践，用于构建稳健、高效、可复现的训练流水线、模型架构与数据加载。在编写或评审 PyTorch 训练循环、模型架构或数据加载，或某次训练无法复现时使用。

io.github.affaan-m/ECC/perl-patterns

现代 Perl 5.36+ 惯用法、最佳实践与约定，用于构建稳健、可维护的 Perl 应用。在编写或评审现代 Perl 5.36+ 代码时使用。