WorkBuddy Skill Hub

一个面向 WorkBuddy 的开放 Skill 目录与精选工作流集合。你可以发现公开 Skills，查看来源与许可证，选择适合的能力，并下载经过整理的 WorkBuddy 版本。

For English readers: browse the WorkBuddy Skill Atlas, follow the English quickstart, or download a reviewed package from Releases. The catalog is a provenance-first discovery index; inspect each source, license, and permission boundary before installing.

本 README 面向使用者，帮助你发现目录内容、审阅来源并导入 WorkBuddy。

当前公开目录包含 21,818 条 Skill 快照，另有 277 个经过审阅、可直接安装的 WorkBuddy 包。 如果发现文档、可用性或精选包需要改进，欢迎通过反馈入口告诉我们。

最短路径

1. 在 Skill Atlas 搜索需求，并打开来源链接审阅许可证、权限和副作用。
2. 需要可直接导入的结果时，打开“有精选包可用”筛选，选择一个经过审阅的包。
3. 从同一 Release 下载 ZIP 和 SHA256SUMS，校验后把原始 ZIP 导入 WorkBuddy。

中文 · English · Skill Atlas · 按类别浏览

打开 Atlas · 官方 WorkBuddy 文档 · 官方版本更新 · 中文快速开始 · 中文资源地图 · 中文支持说明 · Starter Packs 入门包 · English quickstart · 在 Atlas 浏览精选包 · 无脚本精选包清单 · 可复制使用场景 · 分享使用案例 · 提交文档、可用性或已有包改进 · 报告精选包问题

如果这个目录帮你更快找到可用能力，欢迎给项目加一个 Star；真实使用反馈和公开使用案例也很有帮助。试用后可以在 Discussions 分享结果，或直接提交一个 WorkBuddy 使用案例。 需要在论文或报告中引用本目录时，可参考 CITATION.cff。

中文

三步开始

首次使用请看中文快速开始；也可以先从类别导航按任务进入；想按目的选择官方文档、教程或评测资料，可看资源地图；不确定如何判断目录结果时，先看目录条目解读；需要把公开 Skill 做成 WorkBuddy 包，请看适配教程。 如果希望按任务直接选一个起点，可看 Starter Packs 入门包。

不知道从哪里开始时，可以先按任务选择：

目标	推荐入口
审查代码或排查故障	Starter Packs：代码评审 / 调试
构建测试或 Web 应用	Starter Packs：测试
设计后端或 API	Starter Packs：架构 / API
做有来源的研究	Starter Packs：研究
安全使用 MCP	Starter Packs：MCP 安全
编写或整理文档	Starter Packs：文档
需要程序化读取时，可直接使用紧凑目录 JSON及其字段 Schema；目录快照字段见元数据及其Schema；只想列出可安装精选包时，使用精选包 JSON及其Schema。

如果有本地 checkout，可用高信号筛选快速缩小候选范围：

python3 scripts/query_catalog.py research --high-signal --limit 10

如果只想找能直接下载的精选包，可用安装快捷筛选：

python3 scripts/query_catalog.py research --installable --limit 10

它会同时要求精选包、无已知静态标记、优先主来源、兼容分数至少 80，并按分数去重排序；这只是筛选，不替代对来源、许可证和权限的审阅。

也可以按 Atlas 分类直接查找可安装精选包：

python3 scripts/query_catalog.py --category research --package-status reviewed --sort score --limit 10

中文用户也可以直接使用分类别名，例如 --category 研究；CLI 会统一转换为 Atlas 的标准分类。

1. 在 Skill Atlas 或中文目录中搜索需求。
2. 打开条目的来源链接，阅读说明、许可证、权限和外部依赖。
3. 从 Releases 下载所需 ZIP，在 WorkBuddy 的 专家 · Skills · Connectors → Skills → 添加 Skill 中上传。

支持开放 Agent Skills CLI 的宿主，可以按精确路径安装精选成品：

release_tag="$(gh release view --repo sandbaseai/workbuddy-skill --json tagName --jq .tagName)"
gh skill install sandbaseai/workbuddy-skill skills/oss-review --dir .workbuddy/skills --pin "$release_tag"

如果宿主没有 gh skill，请从 Releases 下载 ZIP，再按中文快速开始导入 WorkBuddy。

可以解决什么问题

• 找到适合研究、开发、测试、设计、数据、文档和运营的 Agent 能力
• 在执行前了解来源、许可证、权限、输入输出和潜在风险
• 用经过 WorkBuddy 适配的工作流完成代码评审、故障排查、发布、研究和内容处理
• 对不支持的工具、缺失权限或不确定结果明确说明，不把猜测当成执行结果

示例

找一个适合中文发票 OCR 的 API，只比较候选、参数和价格，不要执行付费调用。

审查这次代码变更的回归风险，并给出每个结论对应的证据。

设计一次只在测试环境执行的韧性实验，先写假设、基线、影响范围和回滚方案。

精选 WorkBuddy Skills

Skill	适合场景
SandBase（已外置）	SandBase 已从本仓库移出；请在外部 WorkBuddy 资源库中发现、比较并调用实时 API 和模型
Code Reviewer	评审正确性、回归、维护性、安全和发布风险
Backend Architecture Patterns	用边界、依赖方向、端口适配器和领域不变量设计可测试后端架构
E2E Testing Patterns	用稳定定位、独立数据、可访问性和证据化 flaky 诊断构建可靠端到端测试
Python Testing Patterns	用 pytest、隔离 fixture、契约化 mock、异步控制和风险驱动覆盖率构建可靠测试
JavaScript Testing Patterns	用 Jest/Vitest、类型安全 mock、组件行为断言和异步清理构建可靠 JS/TS 测试
Temporal Python Testing	用时间跳过、Activity 隔离、Worker 集成和 replay 验证 Temporal 工作流确定性
Code Review Excellence	以证据、行为和风险为中心组织建设性代码评审，区分阻断项与偏好
Requesting Code Review	用独立上下文、精确 SHA、需求和测试证据请求合并前代码评审
Writing Skills	用压力场景和 RED-GREEN-REFACTOR 验证 Skill 的触发、行为和安全边界
Bug Reproduction Brief	将模糊或间歇性缺陷收敛为最小、可重复、有证据的复现简报
Systematic Debugging	以红色反馈回路、数据流追踪和可证伪假设定位根因并验证回归
Test-Driven Development	以 RED、GREEN、REFACTOR 建立行为测试、最小实现和回归保护
Screen Reader Testing	验证屏幕阅读器、键盘、ARIA、表单和动态内容的可感知行为
Documentation	编写有证据、可执行、易维护的项目文档
Create TLDR Page	从权威命令文档提取常见用例，生成可核验的 tldr 速查页
Network Troubleshooting	分层定位 DNS、路由、TLS、HTTP 和资源问题
Protocol Reverse Engineering	在授权离线样本上分析协议 framing、字段、状态机和互操作证据
Memory Forensics	在授权离线镜像上交叉验证进程、映射、时间线和恶意迹象，避免实时采集与凭据恢复
Binary Analysis Patterns	对授权离线二进制做反汇编、控制流和数据结构分析，避免执行样本与动态访问
Postmortem Writing	将事件证据整理为无责时间线、系统性促成条件、可验收行动项和后续效果验证
On-Call Handoff Patterns	以证据交接值班上下文、活动事件、升级路径、风险和接班验收状态
Incident Runbook Templates	用前置条件、授权门禁、停止条件、回滚和验证编写可执行事件响应手册
Debugging Strategies	以复现、有限假设、单变量实验、差分证据和回归测试系统化定位问题
Parallel Debugging	以竞争性假设、独立调查、反证和证据仲裁处理跨组件复杂缺陷
Multi-Reviewer Patterns	协调多维独立评审，去重发现、校准严重度并保留证据与异议
Chaos Engineer	设计有授权、可回滚、影响范围受控的韧性实验
Cloud Cost Optimization	按实际成本驱动因素排序，验证取舍，建模节省并治理授权变更
Cloud Architect	设计跨云架构、迁移波次、灾备、成本与安全取舍
Database Query Optimizer	从执行计划和性能基线定位慢 SQL，并验证单变量优化
SQL Code Review	跨数据库评审注入、权限、正确性、性能、维护性和迁移安全
Data Quality Frameworks	以数据契约、质量维度、基线和有界证据治理数据管道质量
dbt Transformation Patterns	以分层模型、契约、测试、lineage 和增量边界构建可追溯转换
Airflow DAG Patterns	设计具备幂等、可观察、可测试和安全回填边界的数据编排 DAG
RAG Implementation	构建具备权限过滤、混合召回、重排、引用校验和拒答能力的知识增强生成
Spark Optimization	依据运行基线优化分区、shuffle、AQE、倾斜、缓存、内存和分布式作业成本
Distributed Tracing	用隐私安全的 OpenTelemetry 追踪上下文、依赖、延迟、故障和日志关联
LLM Evaluation	用可复现数据集、分层指标、人工校准和回归门禁验证模型与 RAG 质量
Eval-Driven Development	用黄金数据集、运行证据和分层评分改进 Python LLM 应用
Hybrid Search Implementation	组合向量与关键词召回，以融合、重排、权限过滤和评测提升检索质量
Vector Index Tuning	依据召回、延迟、内存、构建和删除证据调优向量索引与生命周期
Python Observability	以隐私安全的日志、黄金信号、关联 ID、指标和追踪诊断 Python 服务
Python Resilience Patterns	以超时、退避、熔断、背压、幂等重试和安全降级应对依赖故障
Python Background Jobs	以持久状态、幂等投递、DLQ、背压、取消和优雅停机运行后台任务
Async Python Patterns	用有界并发、非阻塞 I/O、取消传播、deadline、背压和资源清理构建异步服务
Python Packaging	用现代元数据、锁定依赖、可复现构建、provenance 和发布门禁分发 Python 包
PostgreSQL Table Design	依据 workload 设计类型、约束、索引、分区、RLS 和可回滚在线迁移
PostgreSQL Code Review	评审 PostgreSQL 查询、schema、迁移、索引、计划和 RLS 安全边界
Database Migration	用 expand-contract、幂等回填、兼容窗口、锁/复制证据和回滚设计数据库演进
SLO Implementation	用用户旅程 SLI、错误预算、多窗口 burn 告警和治理策略管理可靠性
Prometheus Configuration	用指标契约、受控抓取、规则、告警、HA、保留和高基数治理构建监控
Grafana Dashboards	用 RED/USE、SLO、变量、阈值、告警和 Dashboard as Code 构建可行动的观测视图
Agent OWASP ASI Compliance	按 Agentic Security Initiative 十项风险，以证据评估工具、身份、策略、供应链和运行时行为
MCP Implementation Security Review	评审 MCP 传输、认证、会话、限流、Schema、RCE、供应链和 OWASP MCP 风险
MCP CLI	发现、检查并在明确授权下调用 MCP Server 与 Tool
Multi-Stage Dockerfile	用可复现基础镜像、缓存、最小运行时、非 root、扫描、签名和回滚构建容器
OpenAPI to Application Code	将版本化 OpenAPI 契约转换为带校验、鉴权、测试、溯源和发布门禁的应用代码
OpenAPI Spec Generation	从代码或设计生成 OpenAPI 3.1 契约，并验证 Schema、错误、安全和运行时一致性
TypeSpec API Operations	在 TypeSpec 中构建带路由、Schema、鉴权、幂等、卡片确认和契约测试的 API 操作
Web Application Testing	用 Playwright 验证浏览器流程、响应式行为、控制台/网络证据和安全的失败工件
Diátaxis Documentation Writer	按教程、How-to、参考和解释四类，以证据、版本和维护门禁编写技术文档
Grounded Vault	用 raw/wiki/archive 分层、逐条来源、Git 指纹和漂移检查维护可审计知识库
Changelog Automation	从提交、PR 和标签生成有来源、可审查的变更日志与升级说明
Human-AI Document Standard	用 SPEC、NOTE、BUG 和未知块分层编写同时适合人和 Agent 的 Markdown 文档
MCP Security Audit	审计 MCP 配置中的凭据、命令注入、依赖版本、Server 清单、网络和权限边界
MCP Builder Guide	从协议/API 调研到工具契约、实现、运行时验证和只读评估，构建可发现的 MCP 服务
MCP Release QA	以真实协议会话核验 MCP 运行时、源码、元数据、文档、失败路径和安装产物
Product Requirements Document	将产品或 AI 功能想法转为有证据、可度量、可验收的需求契约
Constraint-Driven Development	将质量门槛、检查命令、基线和例外写成可执行契约，防止 Agent 降低标准
Finishing a Development Branch	按测试、集成复验、远端发布和可恢复清理安全完成开发分支
Source-Driven Development	根据准确依赖版本查阅官方文档，实现已验证模式并保留可核验引用
Doubt-Driven Development	对非平凡决策进行有界对抗式复核，逐条分类发现并保留剩余不确定性
Deprecation and Migration	以消费者证据、兼容窗口和分阶段迁移安全退役旧系统、API、功能或 schema
Security and Hardening	从信任边界和滥用路径出发加固输入、身份、数据、外部集成、上传和依赖
Grill with Docs	通过聚焦拷问澄清方案，并沉淀 ADR、领域词汇、证据和未决决策
Shipping and Launch	以监控、分阶段放量、阈值和回滚证据准备可观察、可逆的生产上线
Idea Refine	结构化发散与收敛创意，显式验证假设并形成 MVP 与不做清单
Before You Build	开工前审查需求、定位、信任、分发和采用风险，找出最小验证动作与暂缓范围
Performance Review Writer	基于授权证据和 STAR 结构起草自评、同事评价、360 或向上反馈
Project Architecture Blueprint	从代码、配置、依赖、测试和部署证据生成真实可追溯的架构蓝图
Architecture Decision Records	记录架构背景、替代方案、取舍、后果、状态和触发重审的证据
Web Design Reviewer	跨视口评审布局、响应式、可访问性和视觉一致性，并以证据安全回归验证
Agentic Workflows Router	路由 GitHub Agentic Workflow 的设计、创建、调试、升级、报告和安全输出流程
Skill Evaluation Methodology	用静态、评审和模拟三层方法评估 Skill 的触发、输出、鲁棒性与编排质量
Azure Well-Architected Review	按 Azure 五大支柱对 IaC 和线上资源做只读评审、漂移分析和风险分级
STRIDE-A Threat Model Analyst	对代码库建立信任边界、数据流和 STRIDE-A 威胁模型，并支持增量安全态势对比
Secret Scanning	配置 Secret Scanning、Push Protection、自定义模式和安全的凭据泄露处置流程
CodeQL Code Scanning	配置最小权限的 CodeQL Actions/CLI 扫描、语言矩阵、SARIF 和 monorepo 分析
Repository Standardizer	清理公开 README 与文档，并审计模板、CI、CODEOWNERS 和治理配置
Azure Resource Health Diagnosis	基于只读健康状态、日志、遥测和依赖证据诊断 Azure 资源并生成分阶段修复计划
AWS Cost Optimization	基于 AWS IaC、使用指标、账单和价格证据生成可验证的成本优化建议
Azure Pricing and Estimation	查询 Azure 实时零售价格、比较 SKU/区域并生成带假设和区间的成本估算
DevOps Rollout Plan	制定带 preflight、分阶段验证、go/no-go、沟通和回滚的发布计划
Data Breach Blast Radius	盘点敏感数据与数据流，识别暴露向量并生成事实/估算分离的影响报告
BigQuery Pipeline Audit	审计 Python/BigQuery 流水线的成本、dry-run、幂等写入、查询安全和可观测性
Verify Agent Action	在提交、部署或其它高影响动作前核验精确目标、审批绑定、证据、时效和重放安全
Copilot PR Autopilot	有界运行 PR 评审、逐线程处置、聚焦提交、测试验证和可审计收敛检查
API Design Principles	设计具备 HTTP/schema、幂等、分页、授权、版本和成本边界的 API 契约
Microservices Architect	设计服务边界、通信、数据所有权、故障隔离和迁移验证
Cloud Design Patterns	按约束选择韧性、性能、消息、安全、部署和迁移模式
Technical Spike	用时间盒和最小实验解决实现前的关键技术未知数
Writing Implementation Plans	将规格拆成按文件、接口、测试、约束和回滚定义的可执行计划
Cloud Resource Health	从资源状态、指标、日志、依赖和变更记录诊断云资源健康问题
Code Tour	为上手、评审、排障和架构理解生成经过真实锚点校验的代码导览
Subagent-Driven Development	以隔离实施、任务级评审和整分支复核执行多步开发计划
Acquire Codebase Knowledge	从源码、配置和历史证据生成技术栈、架构、集成、测试与风险地图
Agentic Evaluation	用明确量规、证据和有界迭代评测并改进 Agent 输出
GitHub Actions Hardening	审查工作流触发器、注入、权限、供应链、Secrets 和 Runner 风险
GitHub Actions Efficiency	用运行数据优化 CI 时间、成本、缓存、并发、路径和矩阵，同时保留必要门禁
AWS Resource Query	将自然语言转换为带账号、区域、分页和脱敏边界的 AWS 只读查询
AWS CloudWatch Investigation	用日志、指标、告警、CloudTrail 和 Health 证据关联变更并重建事件时间线
Azure Deployment Preflight	在 Azure 部署前校验 Bicep、参数、权限和 what-if 变更风险
AWS Well-Architected Review	按 AWS 六大支柱结合 IaC 与线上证据审查架构和风险
Incident Post-Mortem	以证据重建时间线、量化影响、无责分析根因并跟进行动项
Dependabot Management	治理多生态依赖更新、安全更新、分组策略、调度和告警分流
Agent Governance	以策略、审批、限额、信任和审计约束 Agent 工具与委派行为
Agent Supply Chain Integrity	核验 Agent 插件和工具包完整性、依赖锁定、来源证明与晋级门禁
Secrets Management	以最小权限、短期身份、轮换、扫描和审计保护 CI/CD 凭据
Error Handling Patterns	以分类、上下文、清理、重试、熔断和降级构建可靠错误边界
Workflow Orchestration Patterns	以确定性编排、幂等 Activity、Saga 补偿和恢复验证治理长流程
Architectural Decision Record	记录架构决策、证据、替代方案、取舍、状态和复查路径
GitHub Release	用变更证据、SemVer、校验和资产核对编排可追溯发布
Incident Response and Triage	处理事件、稳定服务、验证恢复并沉淀经验
Security Audit	审查信任边界、控制措施、漏洞和残余风险
RAG Evaluation	评估检索、引用、事实依据、拒答、成本和回归
Playwright Web App QA	验证浏览器流程、可见状态和网络/控制台问题
Chrome DevTools Diagnostics	用快照、控制台、网络请求和性能 trace 诊断授权浏览器页面
Deep Evidence Research	产出带来源、争议和限制说明的研究结果
Microsoft Docs Research	检索 Microsoft 官方文档、示例和版本化证据
pytest Coverage Analysis	定位 pytest 覆盖缺口并按行为风险补充测试
Ruff Recursive Fix	分阶段运行 Ruff、审阅自动修复并保留歧义决策
SQL Optimization	用执行计划、索引和分页证据优化 SQL，默认只读
WebMCPify	为自有 Web 应用设计、集成并验证 WebMCP 工具
Review and Refactor	按项目约定审查代码并规划可验证的重构
Spring Boot Testing	选择测试切片、断言、Mock 和 Testcontainers 策略
Expense Report Writer	按政策和模板整理费用并标记审批要求
Playwright CLI	通过快照和元素引用执行可审计的浏览器操作与测试
Anti-UI-Slop	以产品上下文、完整状态和发布前检查减少模板化界面
Ad Campaign Analyzer	从广告数据生成预算调整、扩量和实验建议
AI Team Orchestration	协调轻量级代理团队的规划、实现、测试和合并
Prompt Safety Review	从安全、偏差、隐私和有效性角度审查提示词
Agent Skill Stack	根据用户目标寻找、评估并组合最小可用的 Skill 集合
Landing Page Conversion Audit	按预期收入影响审计落地页和结账页
Prompt Optimizer	将粗略想法整理成可直接发送的完整聊天提示词

浏览 完整精选目录 或直接打开 Skill Atlas。每个精选条目都提供来源说明；外部来源的许可证和适配信息见对应的 SOURCE.json。

来源与安全

目录中的 Skill 来自公开来源，并附有来源、许可证和适配说明。目录用于发现和比较，不能替代安装前的审阅；请特别留意脚本、网络访问、凭据、外部依赖和副作用。

需要更多 WorkBuddy 文档、MCP、工作流、评测与 Skills，可浏览 Awesome WorkBuddy。

延伸资料： WorkBuddy 实战蓝皮书 适合按真实任务学习， Tencent WorkBuddy Bench 适合了解可复现的 Agent 任务评测。

English

Open Atlas · Browse by category · Official WorkBuddy docs · Official release notes · English quickstart · Resource map · Starter packs · Browse reviewed packages in Atlas · No-JavaScript package index · Copy-ready use cases · Share a result · Request docs, usability, or package improvements · Report package feedback

WorkBuddy Skill Hub is an open catalog of public Agent Skills plus a curated set of reviewed, bilingual WorkBuddy workflows.

This README helps users discover skills, review provenance, and import workflows into WorkBuddy.

The public catalog contains 21,818 indexed Skills, alongside 277 reviewed WorkBuddy packages ready to install. Use the feedback form to report documentation, usability, validation, or reviewed-package improvements.

Three-step start

1. Search the Skill Atlas and inspect the pinned source, license, permissions, and side effects.
2. When you need an importable result, enable Reviewed package available and choose a reviewed package.
3. Download the ZIP and SHA256SUMS from the same Release, verify them, and import the original ZIP into WorkBuddy.

If the catalog helps you find a useful capability, Star the project and share real usage feedback or a public workflow example. After trying a package, use Discussions or submit a WorkBuddy showcase. For formal citations in papers or reports, see CITATION.cff.

Start with the English quickstart, or enter through the shareable category directory; use the resource map to choose official docs or reference material, read the catalog reading guide when reviewing results, or use the adaptation guide to package a public Skill for WorkBuddy. For a task-based first choice, see the Starter packs.

If you are unsure where to begin, choose by task:

Goal	Starting point
Review code or debug a failure	Starter packs: review / debugging
Build tests or test a web app	Starter packs: testing
Design a backend or API	Starter packs: architecture / API
Research with sources	Starter packs: research
Use MCP safely	Starter packs: MCP security
Write maintainable documentation	Starter packs: documentation
For programmatic access, use the compact catalog JSON and its field Schema. Snapshot fields are described by catalog metadata and its Schema. To list only installable reviewed packages, use the reviewed package JSON and its Schema.

From a local checkout, use the high-signal shortcut to narrow candidates quickly:

python3 scripts/query_catalog.py research --high-signal --limit 10

To find a ready-to-download reviewed package, use the installable shortcut:

python3 scripts/query_catalog.py research --installable --limit 10

It combines reviewed-package availability with no known static flags, a primary-looking source, a score of at least 80, unique results, and score ordering. It is still a shortlist, not a substitute for reviewing provenance, license, and permissions.

To find installable reviewed packages by Atlas category:

python3 scripts/query_catalog.py --category research --package-status reviewed --sort score --limit 10

Chinese category aliases are accepted too, for example --category 研究; the CLI normalizes them to the Atlas category.

1. Search the Skill Atlas.
2. Read the immutable source, license, permissions, dependencies, and side effects.
3. Download a ZIP from Releases and add it in WorkBuddy under Experts · Skills · Connectors → Skills → Add Skill.

Hosts that support the preview GitHub CLI gh skill command can install a reviewed Skill by its exact path:

release_tag="$(gh release view --repo sandbaseai/workbuddy-skill --json tagName --jq .tagName)"
gh skill install sandbaseai/workbuddy-skill skills/oss-review --dir .workbuddy/skills --pin "$release_tag"

To install into a supported host's normal project or user location, let the CLI select the destination and pin the source version when reproducibility matters:

gh skill preview sandbaseai/workbuddy-skill skills/oss-review
release_tag="$(gh release view --repo sandbaseai/workbuddy-skill --json tagName --jq .tagName)"
gh skill install sandbaseai/workbuddy-skill skills/oss-review \
  --agent codex --scope project --pin "$release_tag"

gh skill is still in preview. Check the current command manual for supported agents and scopes; use --dir when you need a custom WorkBuddy directory.

The catalog is for discovery, not automatic approval. Review every external Skill before use, and pin a release or commit when reproducibility matters. See the English adaptation guide for preparing a reviewed workflow.

Further reading: the WorkBuddyGuide is a task-oriented community guide, while Tencent WorkBuddy Bench provides reproducible Agent task evaluation material. Use them as references alongside the exact source and license of any Skill you choose.

Compatibility

Environment	Support
WorkBuddy	Primary package format
Other Agent Skills-compatible hosts	Instructions are generally portable; metadata or tools may need adaptation
Chat-only assistants	Guidance only; they cannot execute WorkBuddy connectors

Contributing

Issues and pull requests are welcome for documentation, usability, validation, and existing reviewed package improvements. Please never commit API keys, access tokens, private prompts, or customer data.

For help, see SUPPORT.md; share real usage examples or discuss existing package and documentation improvements in Discussions. For vulnerability reports, see SECURITY.md. Release history is in the changelog.

License

MIT