Agent Skills Hub

legal-risk-assessment

使用嚴重性與可能性框架評估並分類法律風險。適用於合約審查、交易風險評估及問題嚴重性分級，以判斷是否需資深法律顧問或外部法律審查。

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。

pymc

使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型，執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷，並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。

strikeradar

透過公開數據即時監控美伊衝突風險，涵蓋市場賠率、航班動態、能源價格及地緣政治警報。

code-quality-review

全面的多維度代碼審查技能，針對正確性、安全性、性能、設計和可訪問性提供優先排序的可操作反饋。

context-degradation

診斷、隔離並緩解 LLM 上下文故障（如中間丟失、中毒、干擾及衝突），提升 AI 代理的執行可靠性。

clarity-gate

透過預注入驗證強化 RAG 系統的認知品質，確保文檔在進入知識庫前皆經過嚴格定義與結構化校對。

structured-code-review

執行結構化的五階段程式碼審查，涵蓋需求合規性、正確性、程式碼品質、測試與安全性。提供分類後的具體改進建議（嚴重/主要/次要/微調）。

spec-to-code-compliance

驗證區塊鏈智能合約代碼與技術規範、白皮書及設計文件的對應性，確保實作與規格完全一致。

skill-creator

一個用於構建模組化、可重複使用 Agent 技能的框架。提供有關建構 SKILL.md、腳本、參考資料和資源的指南，以擴展 Claude 的功能。

find-bugs

對本地分支差異進行自動化安全審計、漏洞檢測及代碼品質評估，使用結構化的檢查清單驅動驗證流程。

context-fundamentals

情境工程基礎指南：為 AI 代理優化 Token 預算、注意力機制及系統架構。