Agent Skills Hub

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為 Storyblok 專案執行程式碼審查並生成 QA 測試計畫，確保程式碼品質、安全性及最佳實踐。

skill-architect

設計與構建高品質 AI Agent Skills 的專家顧問。透過發現、架構與製作階段的結構化引導，確保您建立的技能具備高度一致性、可組合性與執行效能。

mcp-csharp-test

測試 C# Model Context Protocol (MCP) 伺服器，包含工具單元測試與 MCP 協定整合測試。

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為代碼庫生成層級化的 AI 優化文檔結構 (AGENTS.md, agent.d)，幫助 AI 編碼助手與開發者更高效地存取項目上下文、設置與導航。

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為建立與記錄模組化代理技能所設計的標準化模板，確保在 AI 代理系統中實現一致且高效的上下文工程。

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Elasticsearch DBA 技能，專注於集群架構、索引與映射設計、效能調校及生產環境維運，包含 ILM、分片策略與故障排除。

fastapi-clean-architecture

使用 Clean Architecture 原則建構模組化 FastAPI 應用程式，包含領域驅動設計、依賴注入、Repository 模式及測試策略，適用於可擴充的 Python 後端服務。

ml-pipeline-workflow

建構並協調從資料準備、模型訓練、驗證到自動化部署的端到端 MLOps 管線。

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安全地執行、測試並驗證文件中的命令，支援真實輸出擷取、效能追蹤與 Git 安全協定。

patterns

Langroid 多代理框架的設計模式合集，涵蓋代理配置、工具處理、任務編排與外部整合。

agentic-workflows

構建企業級 AI 代理系統，支援 LangGraph、Anthropic/OpenAI/vLLM 與結構化輸出。具備串流傳輸、A2A 協定、Pydantic 驗證、向量記憶體與防幻覺機制，適用於複雜的多代理協作工作流。

sparc-methodology

SPARC 開發方法論，結合 Claude Flow 多代理協作，實現從規格、虛擬碼、架構到重構與完成的系統化軟體工程。