Agent Skills Hub

vvm

VVM (Vibe Virtual Machine) 是用於代理程式的語言，將 LLM 作為執行環境。它能編排多代理工作流程、管理狀態並構建彈性的 AI 管道。

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。

mcp-gateway-patterns

MCP Gateway 設計模式，用於管理 Agent Gateway、子進程 (Subprocess) 及 Daemon 隔離策略，以優化上下文 Token 使用與系統效能。

project-migrate

使用 AI 驅動的分析技術，將現有專案遷移至 AgenticDev 結構。自動分類文件、生成豐富的 YAML 元數據，並透過 git mv 完整保留檔案變更歷程。

librarian

抓取、索引並搜尋 GitHub 和網站上的開發者文件，為 AI 代理提供準確、基於真實來源且具備版本控制的程式碼上下文。

openai-agent-sdk-skill

使用 TypeScript/JavaScript 的 OpenAI Agents SDK 構建 AI 代理、多代理系統和工作流。支援工具、移交、防護欄、MCP 和即時語音。

land

自動化 PR 生命周期管理：監控衝突、解決 CI 失敗、處理審查回饋，並在綠燈時執行 Squash 合併以進行安全的代碼整合。

moai-foundation-core

MoAI-ADK 基礎架構原則，包含 TRUST 5、SPEC-First TDD、委派模式以及節省 Token 的代理人協作工作流程。

langgraph-workflows

掌握 LangGraph 多智能體編排。使用監管者-工作者模式、條件路由與狀態管理，構建具備容錯能力的複雜 AI 工作流。

libragent-quality

LibrAgent 程式碼品質驗證工具，涵蓋 TypeScript 前端與 Rust/Tauri 後端，提供自動化程式碼檢查、格式化、型別檢查與建置驗證。

pentest-osint-recon

自動化開源情報 (OSINT) 偵察代理，用於映射外部攻擊面、識別資產並挖掘安全漏洞。

markdown-token-optimizer

分析 Markdown 檔案以識別浪費 Token 的模式，並提供具體優化建議，以提高文件對 AI 的 Token 使用效率與清晰度。