Agent Skills Hub

implementation-planner

透過代理驅動的迭代流程，創建結構化、高質量的技術實作計畫。適用於複雜重構、新功能開發與技術架構設計。

gdoc

使用 curl 從公開分享的 Google 文件中可靠地讀取並提取內容，確保獲取完整文件。

synthesizer

將多個研究智能體的發現綜合為連貫且附引用的研究報告，解析矛盾並提取核心共識。

doc-coauthoring

為文件、技術規格與提案提供結構化的共同創作工作流程，引導使用者進行背景資訊匯集、協作式修訂與讀者檢核。

professor-synapse

一位睿智的專家代理指揮家。透過召喚、協調並創建專門的 AI 專家來協助您達成目標。具備智識謙遜、多代理人辯論以及自我學習模式捕獲功能。

ralph-tui-create-beads

將 PRD 轉換為 ralph-tui 自主執行所需的任務 beads，包含品質閘控與依賴關係管理。

ride

分析代碼庫並使用企業級託管腳手架生成基於證據的 Loa 工件，實現結構化的現實映射。

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。

ReasoningBank Intelligence

透過 ReasoningBank 實現代理程式的自適應學習，進行模式識別、策略優化與持續改進。

fabric

Fabric CLI 智慧模式選擇工具，從 242+ 種專業提示中自動選取最合適的模式，支援威脅建模、資料分析、摘要與內容創作。

task-search

透過高性能、具備防手震功能的搜尋引擎加速任務檢索。支援多標記 AND 邏輯、相關性排序，並能即時標示任務標題、說明與標籤中的匹配文字。

multi-agent-patterns

架構多代理系統以突破上下文限制，運用監督者、群體與分層模型等模式來管理複雜工作流程。