Agent Skills Hub

dashboard-design

Vizro 儀表板設計與規劃工具，強制執行 3 步驟工作流程（需求、佈局、視覺化），確保開發出可直接投入生產的儀表板。

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。

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。

research-pipeline

端到端自動化研究代理：從想法生成、文獻綜述到實驗執行、對抗式審查循環與論文撰寫。

identify-assumptions-existing

透過價值、易用性、可行性與營運可行性四個維度，利用多角度批判性思維對現有產品功能進行風險假設評估與壓力測試。

workflow-producer

一套基於階段驅動的AI寫作工作流，專為結構化、可重複、可追溯的深度長文創作而設計，強調人機協作與流程控制。

skill-architect

設計與構建高品質 AI Agent Skills 的專家顧問。透過發現、架構與製作階段的結構化引導，確保您建立的技能具備高度一致性、可組合性與執行效能。

tdd-workflow

嚴格的測試驅動開發 (TDD) 工作流技能，強制執行測試優先原則，確保新功能、修復與重構的單元、整合及 E2E 測試覆蓋率達 80% 以上。

dev-cycle

互動式開發流程管理器。協調探索、規劃、審查與建置階段，並運用專屬 AI 代理團隊（Scout、Bob、Garry、Arlo）確保專案交付品質。

paper-plan

根據研究敘述、實驗數據與審稿結論，自動生成結構化的學術論文大綱。

literature-review

透過 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 進行系統性文獻回顧，包含人工智慧驅動的綜述、核實引用以及強制性的科學圖表生成。

training-data-curation

用於 LLM 後訓練（SFT/DPO/RLHF）的高品質數據集策劃指南，涵蓋數據格式、品質過濾與收集策略。