Agent Skills Hub

test-environment-management

使用 IaC、Docker 和服務虛擬化管理測試基礎設施。優化測試成本，確保開發與生產環境的一致性，並自動化環境部署，以實現一致且可擴展的軟體測試。

symbols

透過智慧符號索引、領域分塊與架構層過濾，實現代碼庫的高效率導航。在探索或開發複雜系統時，可減少 60-95% 的 Token 使用量。

writing-go-tests

應用當前 Go 測試最佳實踐，包含並發測試、Mock 與表格驅動開發，以確保軟體開發的高穩定性。

weather-bot

使用 wttr.in 為任何城市提供即時天氣預報與個人化穿搭建議。

refactoring-patterns

透過 TDD 循環與自動化測試驗證，安全地重構程式碼以提升結構與可維護性，同時確保功能行為不變。

guard

為提示詞中的 JSON 數據提供認知安全分析，防止大型語言模型在處理不完整或大規模數據集時產生幻覺與推理錯誤。

matchms

用於質譜數據處理的 Python 工具包。支援質譜文件導入 (mzML, MGF, MSP)、元數據標準化、峰值過濾，以及代謝組學中的光譜相似度評分（餘弦、修正餘弦）計算。

syncause-debugger

為 Python、Node.js 與 Java 應用程式提供基於執行軌跡與 MCP 工具的實證除錯解決方案。

robot-perception

機器人感知系統設計、配置與優化，涵蓋攝影機、光達與感測器融合管線。包含相機校正、3D 重建與生產環境部署的最佳實踐。

speak

使用 Kokoro TTS 進行本地文字轉語音。在終端機中生成語音、朗讀文字並處理多語言語音合成。

agent-architecture

實作生產級 AI 代理。包含 LangGraph、工具調用護欄、SSE 串流、情節記憶與 pgvector。提供反模式分析與修正代碼。

query-sub-agent

專責 IDF (Information Display Frame) 類型的子代理，用於生成與審查 Java、TypeScript 及 Go 的 CQRS Query Side 實作。