Agent Skills Hub

unity-mcp-orchestrator

透過 MCP 工具編排 Unity 編輯器。支援 AI 在 Unity 專案中建立遊戲物件、編輯腳本、管理場景及自動化測試。

using-superpowers

Superpowers 開發方法論的基礎技能。確保代理程式在開始任何任務或對話前，能正確識別並調用必要的開發技能。

spec

為平台變更建立結構化規格，包含 GitHub Issue、SDD 範本，並針對基礎設施與安全性變更進行自動化類型推論。

writing-hashql-jexpr

HashQL J-Expr 查詢語法與建構指南，支援 #literal、#struct、#list 與函式呼叫模式，適用於 HashQL 檔案開發。

claude-code-mechanism-selector

為 Claude Code 使用者設計的決策輔助工具，根據專案需求選擇最佳的擴充機制（斜線指令、技能、子代理或鉤子）。

code-formatting

使用 Biome 格式化並檢查目前分支上的 JS、TS 和 JSON 檔案。適用於提交或建立 PR 前的程式碼清理。

requirement

撰寫結構良好的使用者故事和需求文件，遵循 INVEST 準則。

agentic-workflows

構建企業級 AI 代理系統，支援 LangGraph、Anthropic/OpenAI/vLLM 與結構化輸出。具備串流傳輸、A2A 協定、Pydantic 驗證、向量記憶體與防幻覺機制，適用於複雜的多代理協作工作流。

ReasoningBank with AgentDB

使用 AgentDB 的超快速向量後端實作 ReasoningBank 自適應學習。具備軌跡追蹤、判斷評估、記憶蒸餾與模式識別功能，適用於構建自我學習的自主智能體。

agent-sdk

使用 Claude Agent SDK 構建與維護 AI 代理的專家級技能，涵蓋架構設計、工具整合、MCP 伺服器以及代理工作流程。

core-components

核心元件庫與設計系統模式，透過設計權杖 (design tokens) 確保 UI 開發的一致性。

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。