Agent Skills Hub

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設計與構建高品質 AI Agent Skills 的專家顧問。透過發現、架構與製作階段的結構化引導，確保您建立的技能具備高度一致性、可組合性與執行效能。

project-guidelines-example

專案專屬的架構指南模板，提供生產級 AI 應用程式的標準化結構、代碼模式、測試要求及部署工作流程。

steering-specs-generator

透過引導式訪談提取隱性工程知識，並生成結構化的指導規範 (steerings)，以建立一致的專案標準與約定。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 整合模式：串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇（Haiku/Sonnet/Opus）、提示詞快取及 AI 工程成本管理。

requesting-code-review

透過派遣專用的子代理程式，根據專案計畫、需求與 Git 提交紀錄進行程式碼審查，在任務完成或合併前確保代碼品質。

wiki-architect

分析程式碼庫以產生層次分明的說明文件、入職指南與架構對應，協助團隊高效理解並記錄專案。

deep-thinking

一套深度推理框架，透過多假設生成、嚴謹驗證與系統化分析，協助 AI 處理複雜的架構設計、除錯與高風險決策任務。

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從研究報告到成品 PDF 的全自動論文寫作流水線。

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執行結構化的五階段程式碼審查，涵蓋需求合規性、正確性、程式碼品質、測試與安全性。提供分類後的具體改進建議（嚴重/主要/次要/微調）。

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為 React 和 Next.js 應用程式執行自動化、基於規則的效能與可靠性審核，涵蓋套件大小、瀑布式請求、渲染與資料擷取等面向。

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為 Storyblok 專案執行程式碼審查並生成 QA 測試計畫，確保程式碼品質、安全性及最佳實踐。

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部署專業 AI 代理集群進行全面的 GitHub Pull Request 審查，涵蓋安全性、效能、架構及程式碼風格分析。