Agent Skills Hub

stream-validator

驗證 WaveCap-SDR 的 WebSocket 和 HTTP 串流健康狀態。測量音訊、頻譜和 IQ 串流的延遲、傳輸量、封包遺失及訊號品質。

java-test

執行基於 Gradle 的 Java 測試，過濾失敗結果與關鍵統計數據，並提供精簡報告以簡化後端開發與除錯。

pix

一個自動化的 UI 實作代理，利用 Figma MCP 和瀏覽器渲染驗證，將 Figma 設計轉換為像素級精確的程式碼。

shadcn-vite-iconify-landing-page

使用 React、Vite、TypeScript、Tailwind 和 shadcn/ui 構建、審核並迭代高轉化率著陸頁。專注於轉換率優化 (CRO)、首屏結構以及使用 Iconify 圖標的高品質介面設計。

react-native-design

精通 React Native 樣式、導航與 Reanimated 動畫。構建高性能、跨平台的原生體驗行動應用程式。

core-principles

React 19 單頁應用開發的架構治理與專案標準，確保技術堆疊整合、專案結構與代理執行規則的一致性。

pr-review-fix-loop

自動化 PR 審查與修復循環。透過調度子代理程式進行程式碼、CI 狀態與評論分析，並循環執行修復直到 PR 達到通過標準。

dod

Definition of Done (DoD) 確認工作流程，於實作完成時自動觸發，確保交付品質、記錄證據並統一報告格式。

markdown-converter

使用 markitdown 將各種文件、媒體和網頁內容轉換為 Markdown，非常適合大型語言模型處理和文字分析。

pr-review

Schmock 專案專用的自動化 PR 審查工具，確保 BDD 測試覆蓋率、程式碼品質、TypeScript 標準及 Commit 規範。

rag-engineer

架構與優化生產級別的 RAG 系統。精通嵌入模型、向量資料庫、分塊策略及檢索管線，提升 LLM 應用的精確度。

polars

高性能 Python 與 Rust 記憶體內 DataFrame 函式庫。支援延遲計算、平行處理，並使用 Apache Arrow 引擎，適用於高效 ETL、數據處理及加速 pandas 工作流。