Performance

postgres-patterns 是一个实用的 PostgreSQL 快速参考技能，覆盖查询优化、schema 设计、索引、Row Level Security 和连接池。它帮助 Database Engineering 工作流基于精炼的最佳实践更快、更稳地做决策，而不是依赖泛化提示词。

nuxt4-patterns 是一套面向 Nuxt 4 的技能，用于处理 hydration 安全、路由规则、懒加载和 SSR 安全的数据获取。使用 nuxt4-patterns 技能，可以更好地做前端开发决策，减少不一致问题，并为每个页面或组件选择合适的模式。

frontend-patterns 是一项面向 React 和 Next.js 前端开发的实用技能，帮助你为组件、状态、表单、路由、可访问性和性能选择更易维护的模式。当前端-patterns 指南是你需要清晰的实现思路和模式选择，而不只是泛泛的最佳实践时，它就很适合使用。

flutter-dart-code-review 是一个与库无关的 Flutter 和 Dart 代码审查清单，覆盖架构、Widget 质量、状态管理、性能、可访问性、安全性和整洁代码。它可作为结构化的 flutter-dart-code-review Code Review 指南，适用于 BLoC、Riverpod、Provider、GetX、MobX、Signals 或自定义模式。

compose-multiplatform-patterns 是一份面向 KMP 应用中 Compose Multiplatform 与 Jetpack Compose 的实用指南，涵盖状态管理、导航、主题、性能优化以及可复用 UI 模式，适用于 Android、iOS、Desktop 和 Web，帮助前端开发团队构建更易维护的共享界面。

使用 benchmark 技能建立性能基线，在 PR 前后识别性能回退，并在页面、API 和构建层面对不同技术栈进行对比，适用于 Performance Optimization 场景。

python-expert 是一个面向 Python 代码生成、评审、调试与重构的 GitHub skill。它为代理提供清晰的优先级顺序：先保证正确性，再考虑类型安全、性能，最后才是风格；同时引导用户查看 SKILL.md、AGENTS.md 和规则文件，以便在实际场景中采用。

code-reviewer 是一款轻量级的 Code Review 技能，可将代码或 diff 转换为结构化报告，覆盖 security、performance、best practices、严重级别、受影响的行或区段、修复建议，以及整体质量评分。

debugger skill 通过“证据优先”的工作流，帮助代理系统化诊断软件故障并定位根因。适用于 stack traces、崩溃、测试失败、回归问题、日志分析以及偶发性 bug。它会引导你梳理预期与实际行为、排序假设、设计定向测试、实施修复并完成验证。

code-reviewer 是一款用于结构化代码审查的 AI skill，遵循严格的审查顺序：security、performance、correctness、maintainability。它通过规则文件检查 SQL injection、XSS、N+1 queries、error handling、naming 和 type hints，让 PR 审查比通用 review prompt 更一致、更有章法。

benchmark 技能可帮助发现 Web 和 App 工作流中的性能回退。可用它建立基线，对比改动前后，并跟踪某个 PR 是否让页面更慢、更重或更不稳定。它是一份面向性能优化的实用 benchmark 指南，覆盖 Core Web Vitals、Lighthouse 检查、bundle 大小和加载时间趋势。

canary 是一款发布后监控技能，用于盯住线上应用中的控制台错误、页面故障和性能回退。它会将当前表现与发布前基线进行对比，帮助你验证版本、及时发现页面损坏，并比通用提示词更少猜测地识别可见异常。

qa 技能会系统化测试 Web 应用，查找缺陷，并通过分阶段工作流验证修复效果。适用于回归测试、上线前检查，或当你需要证据、严重级别评分，以及原子化的修复-复测循环，而不是一个泛泛的找 Bug 提示词时，作为结构化 QA 指南来使用。

design-review 是一款面向 UX 的设计 QA 技能，用于审核线上界面，发现间距、层级、视觉一致性和交互问题，并通过带验证的迭代方式逐步修正。它支持在实现前进行 plan-mode 审查，适合你想要一份针对具体源代码改动的 design-review 指南，而不是泛泛而谈的建议时使用。

rust-async-patterns 是一项面向 Tokio 异步 Rust 的实用技能，涵盖任务、通道、流、超时、取消、tracing 和错误处理，适合后端开发场景。

python-performance-optimization 以 profiling 优先的方法帮助定位运行缓慢或内存占用过高的 Python 代码，覆盖 CPU、内存、I/O 瓶颈、缓存、向量化、async 以及 benchmarking 等优化流程。

vector-index-tuning 可帮助优化向量检索索引，在延迟、召回率与内存占用之间取得平衡。可用于选择索引类型、调整 HNSW 参数，并比较适用于 RAG 工作流的量化方案。

使用 distributed-tracing 技能，在 Jaeger 和 Tempo 环境中设计并讲解微服务间的请求追踪方案。内容涵盖安装基础、trace 与 span 概念、Kubernetes 部署模式、上下文传播，以及面向可观测性与延迟排障的实用用法。

sql-optimization-patterns 可帮助数据库工程团队诊断慢 SQL，提供 EXPLAIN 分析、索引策略、JOIN 调优、分页问题修复，以及实用的查询改写指导。

spark-optimization 是一份实用指南，帮助诊断运行缓慢的 Apache Spark 作业，重点覆盖 partitioning、shuffle、skew、caching 和 memory tuning。你可以用它从 wshobson/agents 安装该 skill，阅读 SKILL.md，并结合 Spark UI 症状、集群配置与查询模式，采用有依据的优化方案。

postgresql-table-design 可帮助代理设计或审查 PostgreSQL schema，提供关于键、规范化、数据类型、约束、外键索引以及 PostgreSQL 特有易错点的实用规则。

debugging-strategies skill 提供一套结构化的调试作战手册，用于复现问题、验证假设、隔离原因，并在 bug、崩溃、内存泄漏和性能回退等场景中定位根因。

projection-patterns 面向需要设计 CQRS 读模型和事件流投影的团队，提供实用指导，涵盖投影类型、replay、checkpointing 以及在 Backend Development 中的使用方式。

godot-gdscript-patterns 可帮助 Godot 4 用户生成和审查 GDScript，改进场景结构、signals、状态机、autoloads 和 async loading 模式。适合在玩法系统、UI 流程和可维护的项目代码中引入经过验证的 Godot 架构实践，便于安装后直接用于实际开发决策。