Agent Skills Hub

autoresearch

自動化多團隊程式碼庫改進代理，具備狹義（目標導向）、廣義（假設發散）及全面（品質掃描）三種模式。

gpt-researcher

GPT Researcher 是一個自主 AI 代理，專為全面的網頁與本地研究而設計，採用規劃-執行-發佈架構，可產出詳盡且具引用的研究報告。

rag-implementation

使用向量資料庫、語意搜尋與 LangGraph 構建生產級 RAG 系統，為 LLM 提供外部知識基礎。

migrate-postgres-tables-to-hypertables

將標準 PostgreSQL 資料表遷移至 TimescaleDB 超表，並優化分區、分塊與壓縮策略，以提升時間序列數據效能。

ml-pipeline-workflow

建構並協調從資料準備、模型訓練、驗證到自動化部署的端到端 MLOps 管線。

robot-perception

機器人感知系統設計、配置與優化，涵蓋攝影機、光達與感測器融合管線。包含相機校正、3D 重建與生產環境部署的最佳實踐。

conference-talk-builder

將原始想法轉化為結構化的會議演講講稿，並利用敘事框架進行規劃。提供幻燈片內容規劃、演講者備忘錄與時間安排，格式與簡報工具無關。

sequential-thinking

結構化推理工具，用於複雜問題分解、分步分析、一致性驗證以及帶有置信度評分的證據合成。

tool-design

專門用於設計代理工具的專業框架，優化工具描述、執行基於合約的 API，並實施架構精簡以提高 AI 代理工具選擇的準確性。

paper-reproduce

提供論文復現的系統性方法論，支援數據清理、統計驗證、樣本篩選及自動化產出學術復現報告（Markdown 與 LaTeX）。

paper-write

根據研究計畫與敘事報告，以章節為單位編寫 LaTeX 學術論文，並透過多模型審閱機制確保品質。

sparc-methodology

SPARC 開發方法論，結合 Claude Flow 多代理協作，實現從規格、虛擬碼、架構到重構與完成的系統化軟體工程。