研究生產力
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透過價值、易用性、可行性與營運可行性四個維度,利用多角度批判性思維對現有產品功能進行風險假設評估與壓力測試。
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探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
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透過價值、易用性、可行性與營運可行性四個維度,利用多角度批判性思維對現有產品功能進行風險假設評估與壓力測試。
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。
方法驅動的規劃工作流程,使用 zen-mcp 工具將任務分解為結構化的 plan.md 文件,並根據用戶的明確度與自動化需求進行適應性調整。
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。
對登陸頁面進行結構化的 8 要素轉化率優化 (CRO) 審計,識別轉化阻礙並提供增長建議。
一套包含超過 305 個模組化指令包、Python CLI 工具與代理工作流的綜合庫,專為擴展 Claude Code、Cursor、Aider 與 Gemini CLI 等 AI 程式輔助工具的能力而設計。
用於規劃與實作功能、技能、指令碼或架構變更的結構化六階段工作流程,包含自動化工具探索與安全驗證。
AI 程式代理的共享記憶與協作層,用於追蹤操作、管理工作階段、偵測衝突,並跨工具保留專案上下文。
SPARC 開發方法論,結合 Claude Flow 多代理協作,實現從規格、虛擬碼、架構到重構與完成的系統化軟體工程。
GitHub 儲存庫維護代理。自動化進行問題分類 (Triage)、PR 審查、問題分析與維護報告,確保儲存庫的長期健康、穩定性與成長。
探索並推薦代理技能組合以完成複雜的多面向任務,提供「最大品質」與「最小依賴」兩種推薦策略。
為研究、開發與測試工作流部署網格、層級與星狀拓撲等進階多代理人蜂群編排策略。