Agent Skills Hub

planner

為多任務工程專案建立結構化且可由編排器執行的計畫，包含原子化任務、衝刺結構與驗證標準。

requirement

撰寫結構良好的使用者故事和需求文件，遵循 INVEST 準則。

User Story Writing

使用標準的「As a/I want/So that」框架編寫結構良好的使用者故事，並包含清晰的驗收標準，以確保敏捷團隊的一致性。

vibe-build

vibe-coding 工作流程的最終執行代理。根據 AGENTS.md 主計劃逐步構建 MVP，管理會話連續性，並通過測試驗證每個功能。

ship-learn-next

將教學內容（如逐字稿、教程）轉化為可執行的「Ship-Learn-Next」循環，建立具體的實作計畫與學習任務。

status

監控專案進度、分析活躍軌道並識別開發工作空間中的阻塞問題。

kanban-based-development

基於 kanban-md 的自主且平行開發工作流程。透過原子宣告、工作樹與明確交接，協調多位代理人與人類的共同開發。

enterprise-agent-builder

根據結構化規範架構企業 AI 代理，生成生產就緒程式碼、資料流圖以及適用於 ServiceNow、Salesforce 和 Snowflake 的平台特定邏輯。

ralph

將 Markdown 格式的產品需求文件 (PRD) 轉換為 Ralph 自主 AI 代理系統所需的 prd.json 結構，以實現可重複且具備上下文意識的軟體開發。

let-fate-decide

當用戶提示模糊、隨意或需要創意決策時，透過塔羅牌占卜為規劃過程注入隨機性與靈感。

product-discovery

透過機會解決方案樹、假設映射與假設導向的實驗，進行結構化的產品探索，以降低產品開發風險。

writing-plans

為軟體開發任務創建詳細的、基於 TDD 的逐步實作計畫。