Agent Skills Hub

evaluation

為 AI 代理構建系統化的評估框架，利用多維評分標準、LLM-as-a-judge 與回歸測試，量測代理效能、品質及上下文工程的有效性。

rust

使用 Axum、SQLx 和 thiserror 實作強健的 Rust 後端服務，並運用生產級架構模式。

feishu-doc

讀取、寫入與管理飛書 (Lark) 雲端文件。支援 Markdown、區塊操作、表格建立及多媒體附件上傳。

parxy

一個統一的文件處理閘道，支援 PDF 解析、文字提取、格式轉換與跨多種本地及雲端供應商的文件操作。

ship-learn-next

將教學內容（如逐字稿、教程）轉化為可執行的「Ship-Learn-Next」循環，建立具體的實作計畫與學習任務。

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。

wiki-llms-txt

自動產生 llms.txt 與 llms-full.txt 檔案，為專案文件提供人工智慧友善的閱讀格式與專案上下文。

changelog

Claude Code 開發會話的自動化執行期可觀測變更日誌，追蹤檔案變更、測試結果與 Git 提交。

certification-proflie

一種專案特定的技能模板，用於維護 AI 驅動全端應用程式中的架構一致性、編碼標準與部署流程。

tzurot-council-mcp

為技術架構、複雜重構與結構化除錯提供多視角 AI 諮詢服務。

code-review

執行全面的程式碼審查，專注於安全性漏洞、效能優化、可維護性及程式碼正確性。

goal-tracking

階層式目標追蹤系統，將三年願景連結至每日任務。自動化計算進度、偵測停滯目標，並整合 Obsidian 庫中的專案與目標對齊。