Agent Skills Hub

react-patterns

實現 React 19 模式：React Compiler、Server Actions、表單與新 hook（如 'use'）。指導在 Actions 與 TanStack Query 之間進行變更處理的決策。

langchain-architecture

使用 LangChain 1.x 與 LangGraph 架構生產級 LLM 應用程式。實現狀態化 AI 代理、多步驟工作流程，並為複雜的對話與自動化任務建構自訂記憶系統。

dev

開發與維護 PWAFire 工具庫：編寫 PWA API 模組、處理功能檢測、管理測試，並遵循嚴格的同步/非同步模式與錯誤處理規範貢獻程式碼。

shift-right-testing

生產環境測試策略，包含功能旗標、金絲雀部署、合成監控與混沌工程，確保線上系統的持續可靠性。

vibesafe

管理 Vibesafe 單元，透過加密雜湊檢查點，對 AI 生成的程式碼進行掃描、編譯、測試與驗證，確保生產環境的穩定性。

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。

command-executor

安全地執行、測試並驗證文件中的命令，支援真實輸出擷取、效能追蹤與 Git 安全協定。

trading-strategist

透過整合幣安市場數據、技術分析指標與加密貨幣市場情緒，為用戶提供數據驅動的加密貨幣交易策略與分析建議。

molthouse

為 AI 代理設計的 Base 鏈上賭場 API。使用 USDC 參與可證明公平的遊戲（硬幣翻轉、骰子、二十一點、老虎機），支援自動註冊、存款與遊戲記錄驗證。

work-logs-knowledge-log

輸出知識日誌，記錄會話中發現的專案結構、隱性規則及邏輯差異。

debug-firewall

透過檢查容器、分析 Squid 日誌、檢查 iptables 以及排除網路或網域存取問題，對 AWF (Agentic Workflow Firewall) 進行除錯。

apple-reminders

直接從終端機管理 Apple 提醒事項。使用 remindctl 來列出、新增、編輯、完成或刪除提醒事項與列表。