研究生產力內容創作資料分析
deep-research
一個系統化的多角度網頁研究代理。適用於深度調查、複雜問題查詢，以及在內容生成前作為強制性的研究步驟，確保獲得有據可查的高質量結果。
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Agent Skills Hub
探索可重用的代理技能，查看實作細節，快速找到適合你工作流程的技能。
共找到 128 個技能
研究自動化工程開發
web-search-free
基於 Exa MCP 的免費 AI 網路搜尋。支援深度研究、公司與人物調查及程式碼上下文分析，無需 API 金鑰。
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生產力自動化研究
screenshot-capture
為 Enzo 設計的自動化截圖轉知識工作流。從截圖中捕捉、分類、提取內容並記錄模式，構建結構化的參考庫。
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工程開發生產力自動化
documentation-standards
專案文件標準與架構指南，確保使用者指南、開發文件及 AI 輔助流程之間的一致性與結構完整性。
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自動化生產力工程開發
proactive-agent
透過 WAL 協定、持久化記憶緩衝區與自動化 Cron 排程，將 AI 代理轉變為能主動預測需求並持續優化的主動式夥伴。
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工程開發自動化研究
ride
分析代碼庫並使用企業級託管腳手架生成基於證據的 Loa 工件，實現結構化的現實映射。
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工程開發自動化生產力
skyll
AI 代理的即時技能發現引擎。透過 REST API 或 MCP 按需搜尋並檢索專業代理技能 (SKILL.md)，將程序性知識即時注入到代理的上下文中。
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生產力工程開發自動化
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。
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工程開發研究自動化
mcp-research
使用 MCP 工具獲取最新的技術資訊，針對函式庫、API、SDK 及技術生態系統提供經過驗證的指導。
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工程開發自動化
use-railway
操作 Railway 基礎設施：管理專案、服務、資料庫、物件儲存、部署、環境、變數、日誌及效能指標。
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工程開發生產力自動化
steering-specs-generator
透過引導式訪談提取隱性工程知識，並生成結構化的指導規範 (steerings)，以建立一致的專案標準與約定。
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工程開發自動化生產力
maestro
智慧型 RAG 知識閘道，將程式碼任務路由至專業的 Swift/iOS 領域知識。透過 MCP 從 100 多種索引技能中擷取精準模式，優化開發情境使用率。
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