Agent Skills Hub

subagent-driven-development

透過為每個任務指派獨立子代理程式來執行實作計畫，並結合規格符合性與程式碼品質的兩階段審查機制。

ReasoningBank with AgentDB

使用 AgentDB 的超快速向量後端實作 ReasoningBank 自適應學習。具備軌跡追蹤、判斷評估、記憶蒸餾與模式識別功能，適用於構建自我學習的自主智能體。

hive

自動化 GitHub 問題分類，透過分析程式碼庫驗證技術主張，並針對無效問題提供專家級的回應以進行關閉。

multi-llm-advisor

透過 OpenAI Codex 與 Google Gemini 獲取架構、程式碼審查與除錯的專家觀點，並透明化呈現所有 AI 推論與建議。

skill-authoring-workflow

一套標準化工作流程，用於將原始 PM 筆記、工作坊內容或初稿轉化為經過驗證且符合儲存庫規範的 AI 技能。

sherlock-review

基於證據的程式碼審查，運用福爾摩斯式演繹推理來驗證開發聲明、調查錯誤並進行根本原因分析。

video-pipeline

影片內容全鏈路處理管線，將原始錄影自動轉化為逐字稿、觀點摘要、短影片切片及完整文章。

design

協作式 UI 設計、線框圖繪製與 Tailwind 優先的程式碼優化，打造獨特且高品質的介面，避免生成式 AI 的通用設計模式。

pix

一個自動化的 UI 實作代理，利用 Figma MCP 和瀏覽器渲染驗證，將 Figma 設計轉換為像素級精確的程式碼。

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。

prompt-writing

為 AI 助手創建、優化與精煉高品質 YAML 提示詞，提供結構指南、模板模式與品質規範。

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。