Agent Skills Hub

markitdown

將 PDF、Office 文件、圖片、音訊及網頁內容轉換為適合 LLM 與 RAG 系統的乾淨 Markdown 格式，支援 20 多種檔案類型與自動化處理。

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。

coding-aider-plan-generator

產生與 IntelliJ coding-aider 外掛程式相容的結構化開發計畫、檢查清單及檔案上下文。

pdf-text-replace

透過程式化方式更新可填寫 PDF 表單中的文字。輕鬆修改表單欄位中的姓名、日期、地址與參考編號，同時完整保留原始文件結構。

clarity-gate

透過預注入驗證強化 RAG 系統的認知品質，確保文檔在進入知識庫前皆經過嚴格定義與結構化校對。

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。

neon-toolkit

自動化管理臨時 Neon PostgreSQL 資料庫的生命週期，適用於測試、CI/CD 與快速原型開發。

pentest-osint-recon

自動化開源情報 (OSINT) 偵察代理，用於映射外部攻擊面、識別資產並挖掘安全漏洞。

analyzing-research-documents

從研究文件、技術論文和架構設計檔案中，系統性地萃取關鍵見解、決策紀錄與技術限制。

ensue-memory

增強認知層，將對話連結至持久化知識樹，實現跨專案的長期記憶、回憶與情境推理。

web-search

自主研究專員，專注於獲取驗證資訊、評估來源並進行結構化綜述。

rag-implementation

使用向量資料庫、語意搜尋與 LangGraph 構建生產級 RAG 系統，為 LLM 提供外部知識基礎。