Agent Skills Hub

feature-dev

引導式功能開發代理，透過系統化的探索、架構設計、程式碼實作與自動化測試來完成開發任務。

feature-prioritization

一種結構化的決策工具，應用 RICE、MoSCoW、Kano 和價值與努力等框架，透過數據驅動的客觀性來確定軟體功能、產品藍圖項目以及開發與否的決策優先級。

scikit-learn

使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估，以及構建 Python 機器學習流程。

app-builder

全端應用程式建構編排器，分析自然語言需求以決定技術堆疊、建立專案架構並協調各領域專業代理人。

dev

開發與維護 PWAFire 工具庫：編寫 PWA API 模組、處理功能檢測、管理測試，並遵循嚴格的同步/非同步模式與錯誤處理規範貢獻程式碼。

implement-feature

使用架構優先設計、TDD、豐富領域模型與 Swift 6.2 模式實作功能的指南，確保領域、基礎設施與應用層之間的清晰隔離。

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。

product-management

為新創公司打造的 AI 原生產品管理工具。具備自動化競品研究、基於 WINNING 模型的缺口分析、PRD 文件生成，並整合 GitHub Issues 進行信號驅動的優先級規劃。

ralph-tui-create-beads

將 PRD 轉換為 ralph-tui 自主執行所需的任務 beads，包含品質閘控與依賴關係管理。

paper-reproduce

提供論文復現的系統性方法論，支援數據清理、統計驗證、樣本篩選及自動化產出學術復現報告（Markdown 與 LaTeX）。

pytdc

提供用於藥物開發的 AI 就緒數據集、基準測試與分子預測工具，涵蓋 ADME、毒性、藥物-目標交互作用及分子生成任務。

solo-validate

透過 S.E.E.D. 利基檢查、STREAM 6 層分析與惡魔律師反向思維，進行端到端的創業構想驗證並生成產品需求文件 (PRD)。