Agent Skills Hub

feature-dev

引導式功能開發代理，透過系統化的探索、架構設計、程式碼實作與自動化測試來完成開發任務。

start

啟動自動化逆向工程，探索程式碼庫架構、層級與技術堆疊，以利於系統現代化或文件編撰。

flaky-detect

透過分析持續整合 (CI) 歷史、執行模式與程式碼結構，識別、分類並排除不穩定的測試 (flaky tests)，以提升測試套件的可靠性。

mutation-testing-js

使用 Stryker 進行 JavaScript/TypeScript 突變測試。分析分支代碼以發現薄弱或缺失的測試，驗證測試有效性，並增強 Node.js 測試套件。

synapse

自動化模式偵測與技能推薦引擎，透過監控專案記憶、日誌及任務列表，自動進化 AI 代理的能力。

using-sdlc-engineering

基於 CMMI 的 SDLC 路由工具，針對 GitHub 與 Azure DevOps 工作流程，提供流程指引、需求管理、架構決策支援、品質保證與治理。

doc-sync

同步並維護儲存庫中的 CLAUDE.md 與 README.md 文件層級，確保 AI 代理程式擁有即時且一致的上下文資訊。

docs-generator

為代碼庫生成層級化的 AI 優化文檔結構 (AGENTS.md, agent.d)，幫助 AI 編碼助手與開發者更高效地存取項目上下文、設置與導航。

github-copilot-agent-tips-and-tricks

提供識別、審查與管理由 GitHub Copilot 編碼代理在儲存庫中建立之提取請求 (PR) 的操作指南與技巧。

qa

網頁應用程式的瀏覽器自動化測試技能。執行自動化網站稽核、視覺回歸測試、使用者流程驗證，並透過即時瀏覽器快照進行問題追蹤。

consultancy-practices

應用有效的軟體品質諮詢實踐。適用於諮詢 QA 策略、為開發團隊提供建議，或建立永續的品質工作流程。

security-hardening

AI 代理的全面安全審計與加固工具：包含憑證掃描、個人隱私保護 (PII)、提示注入防禦，以及工作區配置優化。