Agent Skills Hub

qwen-asr

使用 Qwen ASR 模型將音訊檔案 (wav, mp3, ogg) 轉錄為文字。快速、易於本地部署且無需 API 金鑰。

model-registry-maintainer

維護並更新 MassGen 模型註冊表，包含後端能力、模型元數據、定價結構以及新舊 AI 模型的上下文窗口配置。

qasai

功能強大的圖像壓縮與轉換 CLI 工具，支援批次處理、多種引擎（mozjpeg、pngquant、sharp 等）、格式轉換（WebP、AVIF）及遞迴目錄優化。

moollm

一個用於大語言模型代理生存記憶的微世界作業系統，將檔案系統轉化為可導航的房間，並將程式碼轉化為可居住的世界。

meteorology-driver-classification

將氣象與環境變數分類為驅動因素類別，以進行一致的歸因分析與環境建模。

markdown-token-optimizer

分析 Markdown 檔案以識別浪費 Token 的模式，並提供具體優化建議，以提高文件對 AI 的 Token 使用效率與清晰度。

stable-baselines3

使用 Stable Baselines3 進行生產級強化學習。透過類 scikit-learn API 訓練智能體、設計自定義環境、實作訓練回調函數並優化工作流程。

memory-hygiene

為 Clawdbot 審核、清理與優化向量記憶體。防止 Token 浪費，清除無效垃圾資料，並透過 LanceDB 維護自動化記憶體清潔。

context-compression

透過先進的上下文壓縮、結構化摘要與任務導向的狀態管理，為長期運行的 AI 代理會話優化效能並降低 Token 使用量。

notebooklm

直接從 Claude Code 查詢 Google NotebookLM 筆記，取得基於來源、附帶引用的 Gemini 精準回答。支援持久身份驗證、筆記庫管理以及自動化瀏覽器文檔檢索。

browser-debugger

使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 視覺模型進行 UI 測試、設計一致性驗證及瀏覽器除錯。

scikit-learn

使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估，以及構建 Python 機器學習流程。