Agent Skills Hub

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。

tdd-workflow

嚴格的測試驅動開發 (TDD) 工作流技能，強制執行測試優先原則，確保新功能、修復與重構的單元、整合及 E2E 測試覆蓋率達 80% 以上。

p9

P9 技術領隊模式：透過任務提示（六要素）管理 P8 代理團隊，無需親自撰寫程式碼。負責專案管理、任務拆解，並協調 3 個以上平行代理執行任務。

french-claude

專注於設計的程式設計代理，為您的開發工作流程帶來世界級的介面工藝、動態設計與系統化前端工程。

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。

review-react-best-practices

為 React 和 Next.js 應用程式執行自動化、基於規則的效能與可靠性審核，涵蓋套件大小、瀑布式請求、渲染與資料擷取等面向。

openclaw-pr-maintainer

OpenClaw 儲存庫維護助手：利用 gitcrawl 與 GitHub CLI 進行問題與 PR 的自動化分類、標記及驗證。

creating-opencode-agents

為建立 OpenCode AI 代理程式提供專家指引與配置標準，包含 YAML frontmatter、工具權限設定及操作模式等。

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。

identify-assumptions-existing

透過價值、易用性、可行性與營運可行性四個維度，利用多角度批判性思維對現有產品功能進行風險假設評估與壓力測試。

root-cause-tracing

系統性除錯技能，透過追蹤呼叫堆疊找出問題根源，不僅僅是修補表象錯誤，更著重於識別原始觸發點並實施防禦性檢查。

semantic-compression

積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字，在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。