Agent Skills Hub

data-extraction-patterns

為 GA4 與 GSC 分析數據提供提取、緩存與處理的最佳實踐模式，並整合 MCP 伺服器操作。

requirements-engineering

掌握 EARS 語法，將模糊的功能構想轉化為精確且可測試的需求規格、驗收標準及邊際情況文檔。

sales-ai-assistant

銷售AI助手，能將業務場景自動轉化為AI提示詞，協助銷售人員快速生成高品質郵件、方案與分析報告，無需具備提示詞撰寫技能。

plan-down

方法驅動的規劃工作流程，使用 zen-mcp 工具將任務分解為結構化的 plan.md 文件，並根據用戶的明確度與自動化需求進行適應性調整。

qmd

用於 Markdown 筆記、文件和代碼庫知識庫的本地混合搜尋引擎，旨在降低 Token 消耗並提升檢索效率。

code-formatter

用於在 Claude Code 和 Gemini CLI 擴展之間轉換及同步 AI 代理技能的通用 CLI 工具。

qc

自動化品質閘門，使用 5 個平行 AI 代理程式審查程式碼變更，確保正確性、風格與一致性。

backend-rag-implementation

建立 RAG 系統以運用專有數據增強 LLM。包含向量資料庫整合、嵌入策略、混合搜尋及 FastAPI 後端的高級檢索模式。

implementation

結構化、模板驅動的端到端功能開發工作流，包含編碼、自動化測試、驗證及基於會話的持續改進。

subagents-orchestration-guide

協調多代理軟體開發工作流程，管理任務分解、需求分析及複雜軟體專案的品質保證。

iterate

代碼庫自動化優化循環。根據特定目標與機械指標，自動修改、測量並迭代代碼以提升效能。

python-plan-optimization

為 Python 代碼提供 6 階段唯讀分析的工作流程，根據專案類型（從 POC 到開源）檢測設計原則違規、程式碼異味並建議現代化改善方案。