Agent Skills Hub

long-running-agent

為 AI 代理程式設計的框架，可在多個上下文視窗中保持狀態，讓代理程式能夠完成複雜的長期程式設計任務，而不遺失進度或上下文。

juliaz-tool-builder

為 Julia 代理系統設計與實作高品質工具架構與描述的專家指引，確保工具執行可靠性並減少模型幻覺。

evidence-first-debugging

強制執行嚴格的實證調試工作流程，利用結構化觀察、假設檢驗和因果驗證，消除技術調查中的推測。

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專業的 AI 產品經理履歷審查工具，根據 10 項最佳實踐（包含 XYZ+S 公式、關鍵字優化與影響力結構）提供個人化的修改建議。

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Anthropic 結構化輸出實作專家顧問。協助判斷 JSON 模式與嚴格工具使用之間的取捨，確保 schema 合規性與 Agent 工作流的輸入驗證。

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一鍵發佈 Markdown 文章至微信公眾號草稿箱，支援自動圖片上傳、多種佈景主題與程式碼高亮格式化。

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為複雜軟體專案建立強健、可擴展且易於維護的技術實作計畫。

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基於 Playwright 的完整瀏覽器自動化技能。具備自動檢測開發伺服器、產生測試腳本、螢幕截圖、表單填寫、響應式測試與使用者體驗驗證功能。

Task Patterns

基於 CLI 的 Linear 集成，用於 AI 輔助的任務管理、工單追蹤和自動化開發工作流程。

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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自動套用 Python 程式碼品質修正，包含自動格式化 (Black, isort)、Linting (Ruff 自動修正) 以及解決格式化工具衝突，確保程式碼品質。

ci

自動化 CI/CD 事故響應與 GitHub Actions 管道失敗分析。提供安全的修復建議，並協助解決構建與測試錯誤。