Agent Skills Hub

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共找到 259 個技能

工程開發自動化生產力
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maestro

智慧型 RAG 知識閘道,將程式碼任務路由至專業的 Swift/iOS 領域知識。透過 MCP 從 100 多種索引技能中擷取精準模式,優化開發情境使用率。

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工程開發自動化
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troubleshooting-docs

自動化記錄已解決的技術問題,利用 YAML 前言、分類目錄與結構化知識庫,專為 JUCE 外掛程式開發所設計。

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工程開發自動化生產力
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cascade-orchestrator

進階 AI 代理工作流編排,支援多模型路由、Codex 沙盒迭代、平行 swarm 執行及複雜管線中的持久化記憶體功能。

瀏覽: 54#orchestration#workflows#cascades#multi-model
工程開發自動化
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next-upgrade

使用官方遷移指南與自動化 codemods 將 Next.js 專案升級至最新版本。

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資料分析生產力研究
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文档分析器

對知識庫文檔進行深度結構分析、關鍵信息提取及質量評估的智能助手。

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工程開發自動化生產力
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rclone

使用 rclone 在本機儲存與雲端供應商(如 S3、Cloudflare R2、Backblaze B2、Google Drive 和 Dropbox)之間管理、同步與傳輸檔案。

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研究生產力內容創作資料分析
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deep-research

一個系統化的多角度網頁研究代理。適用於深度調查、複雜問題查詢,以及在內容生成前作為強制性的研究步驟,確保獲得有據可查的高質量結果。

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工程開發生產力自動化
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memory

管理專案單一事實來源 (SSOT)、記憶體及跨工具搜尋。作為 Claude Code 的 decisions.md 與 patterns.md 守護者,用於維護上下文、同步記憶及追蹤決策。

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工程開發
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skills

一個專案專屬的架構模板,包含 Next.js 15、FastAPI 與 Supabase 的最佳實踐,以及 Claude AI 的結構化輸出整合模式。

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生產力工程開發自動化
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requirements-clarity

透過系統化的對話與評分機制釐清模糊的需求,確保在開發前產出高品質且可執行的產品需求文件 (PRD)。

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工程開發自動化
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llmintegration

支援 Claude、GPT、Gemini 與 Ollama 的多模型 LLM 整合方案。包含 API 對接、提示工程、Token 管理及模型中立的編排架構。

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生產力內容創作自動化
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digital-brain

為創業者、內容創作者與專業人士設計的個人數位大腦系統,利用 AI 協助管理數位足跡、知識庫、人際關係與個人目標。

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