Agent Skills Hub

senior-data-engineer

世界級資深資料工程技能，用於構建可擴展的資料管道、ETL/ELT 系統及現代化資料基礎架構，精通 Python、Spark、dbt 與 Kafka。

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。

p9

P9 技術領隊模式：透過任務提示（六要素）管理 P8 代理團隊，無需親自撰寫程式碼。負責專案管理、任務拆解，並協調 3 個以上平行代理執行任務。

synapse-a2a

基於 Google A2A 協議的多代理協作框架。實現了基於 CLI 的 AI 工具間的訊息傳遞、任務委派與自動化協調。

clawteam

利用 ClawTeam CLI 協調多代理 AI 群體，實現平行任務執行、依賴管理與團隊協作，支援 git 工作樹隔離與 tmux 操作。

flow-nexus-neural

使用 Flow Nexus 平台在分佈式 E2B 沙盒中訓練與管理神經網路，支援 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定義架構。

service-mesh-observability

為 Istio 和 Linkerd 服務網格實作生產級可觀測性，包含分佈式追蹤、指標儀表板及黃金信號監控。

memory-systems

指導代理人記憶系統的實作，比較主流框架（Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee），並設計用於跨會話知識保留的持久化架構。

error-handling-patterns

掌握跨語言錯誤處理模式：包含例外處理、Result 型別及優雅降級，協助構建高韌性應用程式。

data-extraction-patterns

為 GA4 與 GSC 分析數據提供提取、緩存與處理的最佳實踐模式，並整合 MCP 伺服器操作。

flow-nexus-swarm

企業級多代理群體編排、事件驅動工作流程自動化以及適用於 Claude Code 的智慧代理協調系統。

Agent Communication Debugger

診斷並調試代理間 (A2A) 通訊問題，涵蓋編排器路由、傳輸連接、代理狀態及多代理系統日誌分析。