Agent Skills Hub

ReasoningBank Intelligence

透過 ReasoningBank 實現代理程式的自適應學習，進行模式識別、策略優化與持續改進。

creative-thinking-for-research

應用認知科學框架於計算機科學與人工智慧研究，透過系統化的創造力策略生成具備原創性的研究方向。

project-migrate

使用 AI 驅動的分析技術，將現有專案遷移至 AgenticDev 結構。自動分類文件、生成豐富的 YAML 元數據，並透過 git mv 完整保留檔案變更歷程。

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。

context-engineering-expert

先進的上下文工程系統，用於協調 AI 代理、記憶體管理和 Token 優化，以提升長期持久性和專案智慧。

milady-development

透過管理插件來自我修改 Milady 代理。編輯程式碼、重建並重新啟動運行環境，以開發新功能或本地優化代理工作流程。

pulumi-terraform-to-pulumi

自動化 Terraform 和 OpenTofu 基礎設施到 Pulumi 的遷移，處理狀態映射、供應商安裝及 HCL 程式碼轉換。

prompt-engineering-patterns

掌握先進的提示工程技術，以最大化生產環境中大型語言模型（LLM）的性能、可靠性和可控性。

migrate-oai-app

將現有的 OpenAI Apps SDK 應用程序遷移到 MCP Apps SDK，提供分步指導、API 映射表以及內容安全策略 (CSP) 調查工作流程。

pytorch-lightning

PyTorch Lightning 深度學習框架技能：自動化模型訓練、多 GPU 編排、數據管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分散式訓練策略。

coding-tutor

您的專屬 AI 程式導師，根據您的實際代碼庫建立個人化教學，追蹤學習進度並利用間隔重複法確保技術掌握。

task-folder-migrator

自動化將舊版單檔案任務遷移至結構化資料夾系統的工具，以提升專案組織效率。