Agent Skills Hub

deepwiki

透過 DeepWiki 和 MCP 搜尋並檢索超過 300 個熱門 GitHub 儲存庫的 AI 生成文件、架構指南與 API 參考資料。

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。

certification-proflie

一種專案特定的技能模板，用於維護 AI 驅動全端應用程式中的架構一致性、編碼標準與部署流程。

memory

管理專案單一事實來源 (SSOT)、記憶體及跨工具搜尋。作為 Claude Code 的 decisions.md 與 patterns.md 守護者，用於維護上下文、同步記憶及追蹤決策。

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。

github-explorer

探索並分析 GitHub 熱門專案，評估專案活躍度、技術棧與文件品質，快速獲取開源生態趨勢報告。

Debug Workflow

使用 Ruby debug gem 進行測試套件的互動式除錯工作流程，包含逐步執行、系統狀態檢查與根本原因分析。

code-quality-standards

一套專為軟體工程師設計的程式碼品質套件，實踐 SOLID 原則、設計模式、重構技術與技術債管理，確保程式碼清潔、易於維護且符合生產環境標準。

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。

coding-tutor

您的專屬 AI 程式導師，根據您的實際代碼庫建立個人化教學，追蹤學習進度並利用間隔重複法確保技術掌握。

iterate

代碼庫自動化優化循環。根據特定目標與機械指標，自動修改、測量並迭代代碼以提升效能。

test-skill

用於驗證 AI 代理技能配置並檢測規則違規的測試夾具。