Agent Skills Hub

sequential-thinking

結構化推理工具，用於複雜問題分解、分步分析、一致性驗證以及帶有置信度評分的證據合成。

Fluxwing Screen Scaffolder

透過組合多個 uxscii 元件來建構完整的 UI 螢幕。適用於建立、架構或構建 .uxm 螢幕，例如登入、儀表板、個人資料、設定或結帳頁面。

risk-based-testing

利用風險評估與優先級排序，將測試重點集中在最高風險區域。適用於規劃測試策略、配置測試資源或進行覆蓋率決策。

flutter-duit-bdui

整合、修復與除錯 Flutter 的 Duit/flutter_duit 後端驅動 UI (BDUI)。支援遠端/靜態佈局、自定義組件、傳輸管理器以及生命週期除錯。

parallel-agents

透過協調多個專業 AI 代理來執行複雜工作流，實現多角度代碼分析、功能開發與系統級審查的自動化編排。

refly

Refly 生態系統基礎技能。用於建立、探索及執行特定領域技能，透過符號連結路由使用者意圖至工作流程，並透過 Refly CLI 自動化執行多步驟任務。

context-degradation

診斷、隔離並緩解 LLM 上下文故障（如中間丟失、中毒、干擾及衝突），提升 AI 代理的執行可靠性。

scholar-evaluation

使用 ScholarEval 框架系統性地評估學術研究工作，針對研究品質維度提供結構化的定量與定性分析，並提供具備執行力的反饋建議。

looped-builder

將大型且複雜的程式開發任務拆解為可執行的階段性計畫，並透過 Claude 驅動的 Bash 迴圈進行自動化實作與部署。

vibesafe

管理 Vibesafe 單元，透過加密雜湊檢查點，對 AI 生成的程式碼進行掃描、編譯、測試與驗證，確保生產環境的穩定性。

subagent-driven-development

透過為每個任務指派獨立子代理程式來執行實作計畫，並結合規格符合性與程式碼品質的兩階段審查機制。

predict-lucky-number

產生 0 到 9999 之間的隨機幸運數字，適用於遊戲、決策或娛樂需求。