Agent Skills Hub

Data Analysis Helper

一個全方位的數據分析助手，支援載入數據集、執行統計計算、視覺化趨勢並生成專業的分析總結報告。

systematic-debugging

一套嚴格的四階段方法論，強制要求在應用任何程式碼修復前，必須先進行系統性的根本原因分析。

financial-analyzing

分析財務數據，計算利潤率、投資回報率 (ROI) 等關鍵指標，並自動生成結構化的財務分析報告。

test-reporting-analytics

高階測試報告與品質儀表板，提供 QE 指標、程式碼覆蓋率與部署就緒度分析，透過預測性洞察協助團隊進行數據導向的品質決策。

pymc

使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型，執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷，並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。

refly

Refly 生態系統基礎技能。用於建立、探索及執行特定領域技能，透過符號連結路由使用者意圖至工作流程，並透過 Refly CLI 自動化執行多步驟任務。

session-reflection-analysis

分析 Claude Code 會話歷史，以識別效率低下的模式、優化 Token 使用量並建議工作流程改進。

shift-left-testing

透過將測試活動移至開發生命週期的早期階段來加速軟體交付，利用 AI 驅動的需求驗證、TDD 與自動化 CI 管線，降低缺陷修復成本。

deep-reading-analyst

深度閱讀與分析框架，運用 SCQA、第一性原理、系統思考等 10 種以上思維模型，協助您拆解複雜文章與學術報告。

qc

自動化品質閘門，使用 5 個平行 AI 代理程式審查程式碼變更，確保正確性、風格與一致性。

seaborn

Python 統計視覺化程式庫。透過 Pandas 整合與自動統計估計，輕鬆製作盒鬚圖、熱圖與小提琴圖等出版級品質的統計圖表。

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。