Agent Skills Hub

risk-based-testing

利用風險評估與優先級排序，將測試重點集中在最高風險區域。適用於規劃測試策略、配置測試資源或進行覆蓋率決策。

global-intel-summary

全球情報自動匯總工具，生成市場、政經與 AI 新聞報告。支援 RSS 聚合、重大事件告警與結構化情報推演，協助用戶高效追蹤全球動態。

explaining-code

使用視覺化圖表、生活比喻、逐步導覽與常見陷阱來解釋程式碼。

training-data-curation

用於 LLM 後訓練（SFT/DPO/RLHF）的高品質數據集策劃指南，涵蓋數據格式、品質過濾與收集策略。

request-optimizer

一個智慧閘道，可分析、評分並將使用者請求路由至 27 個代理、27 個技能與 14 個 MCP，以優化 Claude Code 的執行效率。

subagent-driven-development

透過為每個任務指派獨立子代理程式來執行實作計畫，並結合規格符合性與程式碼品質的兩階段審查機制。

recursive-decomposition

透過將大型任務自動拆解為可管理的遞迴子任務，突破上下文視窗限制，提升對大型程式碼庫與文件集的推理準確度。

auto-skill-generator

研究技術文件並自動生成可直接使用的 Markdown 格式軟體代理技能。

claude-copilot

分析 Markdown 文件以確保符合預先定義的 AI Token 預算，並優化內容以利於 AI 高效攝取。

workflows-plan

將功能需求、錯誤報告與改進建議轉化為結構化且可執行的 Markdown 專案計畫，並結合程式碼庫研究與產業最佳實踐。

llmfit-advisor

分析本機硬體 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 並獲取最佳化的本機 LLM 模型推薦、量化設定與效能預估。

interpreting-culture-index

解析 Culture Index (CI) 調查與行為特質數據。運用數據驅動的行為分析，協助團隊組成評估、職災預防及人才招聘配置。