Agent Skills Hub

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。

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。

performing-systematic-debugging-for-stubborn-problems

執行嚴謹的多階段 Fagan 檢查，以系統化方式解決持續存在、難以處理的程式錯誤與複雜的程式碼互動問題。

youtube-rl-tracker

一個受強化學習啟發的 YouTube 績效追蹤工具，透過系統化記錄來優化縮圖、標題與影片鉤子。

analytics-interpretation

分析 GA4 與 GSC 數據，透過自動化基準測試、狀態指標及可執行的內容優化建議，提升網站成效。

performance-analysis

系統性效能工程：基準測試、效能分析、瓶頸診斷，以及基於實證的應用程式最佳化指導。

evidence-first-debugging

強制執行嚴格的實證調試工作流程，利用結構化觀察、假設檢驗和因果驗證，消除技術調查中的推測。

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。

data-analysis

資料分析專員：進行探索性資料分析、統計建模、SQL 查詢與 Python 資料視覺化，透過嚴謹的量化方法將原始數據轉化為可操作的洞察。

article-analysis

分析並總結網路文章、新聞通訊及部落格內容，自動產出結構化 Markdown 報告。適合內容整理、知識管理與研究分析。

performance-correlation

將內容屬性與 GA4 和 GSC 指標進行關聯分析，以識別績效驅動因素並挖掘優化機會。

ci

自動化 CI/CD 事故響應與 GitHub Actions 管道失敗分析。提供安全的修復建議，並協助解決構建與測試錯誤。