Agent Skills Hub

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。

datarobot-model-deployment

用於部署、管理和監控 DataRobot 模型的工具，包含預測環境配置、冠軍/挑戰者模型工作流程以及部署操作。

mls

基於 Apple Silicon 與 MLX 的本地機器學習推論服務，整合語音識別 (ASR)、語音合成 (TTS)、翻譯、圖像生成與視覺識別功能。

MLOps Industrialization

一套將實驗性機器學習原型轉換為穩健、可發佈的 Python 套件之框架，採用 src 配置、混合架構與嚴謹的設定管理。

test-reporting-analytics

高階測試報告與品質儀表板，提供 QE 指標、程式碼覆蓋率與部署就緒度分析，透過預測性洞察協助團隊進行數據導向的品質決策。

production-deployment-phase

自動化生產環境部署流程，包含版本控制、健康檢查、發布標記與部署後監控。

flow-nexus-neural

使用 Flow Nexus 平台在分佈式 E2B 沙盒中訓練與管理神經網路，支援 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定義架構。

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。

git-ship

自動化完整的 Git 工作流程，包含提交、PR 建立、CI 監控與合併，並強制執行慣例提交 (Conventional Commits) 規範。

readme

為任何專案產生極致詳盡的專業 README.md 文件，涵蓋本地開發環境架設、系統架構說明及部署指南。

svelte-deployment

專業 SvelteKit 部署指南，涵蓋生產環境建置、靜態/Node/Cloudflare 適配器、Vite 配置及函式庫開發最佳實踐。

vercel-deploy

將應用程式立即部署至 Vercel。支援預覽與正式環境部署、自動框架偵測，並提供備用指令碼執行功能，以實現無縫的專案發佈。