Agent Skills Hub

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。

orchestrate

為複雜功能提供的多階段開發工作流程，包含研究、規劃、實作與審查機制。

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。

tweet-rl-tracker

基於 Notion 的推文效能追蹤系統，透過強化學習原理實現數據驅動的內容實驗與優化。

mcp-server-creator

產生用於 Stigmer AI 代理的生產級 McpServer YAML 設定檔，輕鬆整合各類外部工具與 API。

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。

exploratory-testing-advanced

進階探索式測試，包含 SBTM、RST 啟發式方法與測試導覽。適用於錯誤調查、發現未知品質風險及結構化手動測試。

literature-engineer

證據優先的文獻收集工具，專為自動化研究管線設計。將論文池擴充至 1200 篇以上，具備元數據正規化、來源追溯及多路徑匯入功能。

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。

qasai

功能強大的圖像壓縮與轉換 CLI 工具，支援批次處理、多種引擎（mozjpeg、pngquant、sharp 等）、格式轉換（WebP、AVIF）及遞迴目錄優化。

skills-management

為 AI 編碼代理搜尋、安裝、更新與管理技能。提供全生態系統技能探索與本地組織的集中化介面。

light-curve-preprocessing

使用 Lightkurve 進行天文光變曲線預處理與清潔。提供離群值移除、趨勢平滑化、去趨勢與資料品質標記處理工具，適用於天文時序資料分析。