Agent Skills Hub

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共找到 268 個技能

工程開發生產力自動化
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plan

用於規劃與實作功能、技能、指令碼或架構變更的結構化六階段工作流程,包含自動化工具探索與安全驗證。

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工程開發自動化生產力
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app-builder

全端應用程式建構編排器,分析自然語言需求以決定技術堆疊、建立專案架構並協調各領域專業代理人。

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工程開發自動化生產力
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go

indiiOS 的自動遞迴執行引擎,負責管理任務完成、狀態驗證與錯誤處理。

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生產力工程開發資料分析自動化
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ring:using-pmo-team

包含 6 位專門 PMO 代理人的團隊,負責專案組合治理、資源規劃、風險分析與執行級別報告。適用於處理複雜的多專案管理與策略協調需求。

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工程開發生產力資料分析自動化
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qras

基於 Qdrant 和 Ollama 的本地 RAG 語義記憶系統。適用於高效檢索工作區文件、筆記、決策記錄與用戶偏好,提供精確的向量語義搜索。

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工程開發自動化
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Agent Communication Debugger

診斷並調試代理間 (A2A) 通訊問題,涵蓋編排器路由、傳輸連接、代理狀態及多代理系統日誌分析。

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工程開發生產力自動化
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task-breakdown

將複雜的開發需求拆解為可執行的任務序列,並針對多代理環境進行委派分析。

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自動化內容創作生產力
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social-push

使用 agent-browser 自動化將內容發佈至小紅書、X、微博、微信公眾號與掘金等社交平台,並支援草稿暫存功能。

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工程開發生產力自動化
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context-optimization

透過 KV 快取、觀察遮罩、基於摘要的壓縮與內容分割技術,優化代理程式的上下文窗口,以降低成本並減少延遲。

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生產力工程開發自動化
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prompt-improver

透過程式碼庫研究與針對性提問,在執行前釐清模糊提示詞的意圖。

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自動化工程開發生產力
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synapse

自動化模式偵測與技能推薦引擎,透過監控專案記憶、日誌及任務列表,自動進化 AI 代理的能力。

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工程開發自動化
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mcp-builder

開發高品質 MCP (Model Context Protocol) 伺服器的指南,支援使用 Python 或 TypeScript 將外部 API 與服務整合至 LLM 工作流程中。

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