Agent Skills Hub

MLOps Industrialization

一套將實驗性機器學習原型轉換為穩健、可發佈的 Python 套件之框架，採用 src 配置、混合架構與嚴謹的設定管理。

read-only-gh-pr-review

透過 GitHub CLI 進行後端 PR 審查，並在嚴格的唯讀環境下執行安全性與程式碼品質檢測。

k0ntext

RPI 規劃階段：從研究文件中建立基於區塊且具有依賴感知能力的實作計劃，以進行結構化、原子化的開發。

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。

browser-debugger

使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 視覺模型進行 UI 測試、設計一致性驗證及瀏覽器除錯。

mcp-patterns

為 @youdotcom-oss/mcp STDIO 橋接器提供的維護模式，專注於傳輸生命週期管理、關閉保護機制及健全的錯誤處理。

swift-style

標準化的 Swift 編碼規範、命名規則與慣用模式，旨在提升 iOS/macOS 專案的程式碼整潔度、可維護性與可讀性。

prd

生成專業的產品需求文件 (PRD)，並為自主開發週期規劃功能架構。

visual-testing-advanced

進階視覺回歸測試工具，具備像素級與AI輔助差異分析、跨瀏覽器驗證及響應式設計檢查，有效防止CI/CD流程中的UI回歸問題。

nuxt-test-skill

npm-agentskills 框架的測試工具，用於驗證 Nuxt 模組整合與 AI Agent 技能發現機制。

crd

為既有專案管理變更請求文件 (CRD) 工作流程，負責處理程式碼庫背景知識、影響分析並自動生成 CRD 文件。

orchestrator

Claude Code 的自主多代理協調框架，具備記憶驅動工作流程、優先並行執行、基於亞里斯多德原則的拆解與多階段品質把關。