Agent Skills Hub

explain-concepts

利用費曼技巧、蘇格拉底教學法與認知負荷理論等大師級教學策略，將複雜概念轉化為清晰易懂的解釋。

semantic-compression

積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字，在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。

plugin-development

開發、測試、簽署並發佈 Memoria 治理插件。支援 Rhai 和 gRPC 執行環境，涵蓋插件從初始化到激活的完整生命週期管理。

doc-reader

透過 llms.txt、MCP 搜尋與智慧解析策略，有效率地讀取並導航外部技術文件。

evaluating-code-models

使用 BigCode Evaluation Harness 評估代碼生成模型。包含 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基準測試，並提供多語言編碼模型的 pass@k 指標評估。

hive

自動化 GitHub 問題分類，透過分析程式碼庫驗證技術主張，並針對無效問題提供專家級的回應以進行關閉。

Aphorisms

一套全面的警句與名言管理系統，用於主題內容豐富化、研究與電子報策劃。

context-degradation

診斷、隔離並緩解 LLM 上下文故障（如中間丟失、中毒、干擾及衝突），提升 AI 代理的執行可靠性。

spawn-decision

專為協調系統設計的決策代理，用於處理複雜的架構選擇、任務規劃與錯誤排除。

hardware

讀取並控制 Sipeed 開發板（如 LicheeRV Nano、MaixCAM、NanoKVM）上的 I2C 與 SPI 外設。

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。

paper-notes

為核心研究集中的論文產生結構化、機器可讀的筆記，以實現可靠的文獻綜述與證據導向的寫作。