Agent Skills Hub

artifact-tracking

AI 優化專案追蹤系統，利用 YAML 與 Markdown 混合格式，實現高效率的專案編排、階段管理與自動化任務委派，大幅降低 Token 消耗。

context-engineering-expert

先進的上下文工程系統，用於協調 AI 代理、記憶體管理和 Token 優化，以提升長期持久性和專案智慧。

context-driven-testing

運用情境導向測試原則，根據專案目標、風險與限制調整測試策略，而非盲目依賴通用最佳實踐。

claude-code-guide

Claude Code 高級開發指南，涵蓋 REPL 環境、MCP 整合、開發工作流及 AI 輔助編程最佳實踐，助力提升開發效率。

with-context-agent

檢查、驗證並自動修復 AI 代理設定檔（如 SKILL.md、CLAUDE.md 及 MCP 配置）。

crd

為既有專案管理變更請求文件 (CRD) 工作流程，負責處理程式碼庫背景知識、影響分析並自動生成 CRD 文件。

context-degradation

診斷、隔離並緩解 LLM 上下文故障（如中間丟失、中毒、干擾及衝突），提升 AI 代理的執行可靠性。

respond

手動完成並提交 AI 代理回應給 Claude。用於自動同步失敗時，或需手動整理研究結果的場合。

multi-agent-patterns

架構多代理系統以突破上下文限制，運用監督者、群體與分層模型等模式來管理複雜工作流程。

Project Context Analyzer

透過平行代理執行分析專案結構、相依套件與程式碼模式，為快速上手陌生程式庫與 AI 輔助開發產生詳細的專案背景文件。

context-bar

為 Claude Code 狀態列提供即時彩色上下文使用進度條，並支援手動即時檢查功能。

agent-sdk

使用 Claude Agent SDK 構建與維護 AI 代理的專家級技能，涵蓋架構設計、工具整合、MCP 伺服器以及代理工作流程。