Agent Skills Hub

backend-rag-implementation

建立 RAG 系統以運用專有數據增強 LLM。包含向量資料庫整合、嵌入策略、混合搜尋及 FastAPI 後端的高級檢索模式。

context-detection

系統化的專案技術棧檢測、框架特定技能自動載入，以及針對 React + Go 等全端專案的多技術棧分析。

perf-analyzer

將效能分析資料綜合為具體建議及有據可依的技術決策。

retro

每週工程回顧工具，分析提交歷史、編碼模式與程式碼品質指標，並具備自動工作階段偵測與趨勢追蹤功能。

code-quality-review

全面的多維度代碼審查技能，針對正確性、安全性、性能、設計和可訪問性提供優先排序的可操作反饋。

ultraqa

自動化質量保證循環工作流程，執行測試、驗證、修復循環，直到達到您的質量目標。

customer-research

客戶問題與調查研究工具，提供多來源資訊整合、事件追蹤、帳戶歷史紀錄查詢，並包含來源標註與信賴度評分。

matchms

用於質譜數據處理的 Python 工具包。支援質譜文件導入 (mzML, MGF, MSP)、元數據標準化、峰值過濾，以及代謝組學中的光譜相似度評分（餘弦、修正餘弦）計算。

pr-to-production

自動化發佈流程，透過計算語意化版本並建立從 main 到 production 的合併請求。

unity

透過檔案橋接機制，讓 Claude Code 控制 Unity 編輯器，執行測試、編譯腳本、控制播放模式並擷取控制台日誌。

data-viz-plots

使用 matplotlib 和 seaborn 建立可發表等級的圖表與視覺化，並可在任何 LLM 環境下本地運行。

data-visualization

使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 創建專業數據可視化。包含圖表選擇指南、設計原則、無障礙標準及出版級圖表的代碼模板。