Agent Skills Hub

moonbit-refactoring

將 MoonBit 程式碼重構為慣用語法：精簡公開 API、轉換為方法、使用模式匹配與視圖，並確保測試覆蓋率，提升 MoonBit 專案的可維護性。

analyze-project

分析專案程式碼庫以生成架構文件、編碼標準與開發實踐，優化 AI 入門體驗。

research-review

透過 Codex MCP 使用外部 LLM 獲取您的研究、論文草稿與實驗設置的深度批判性評論（NeurIPS/ICML 等級）。

vibe-agents

為您的專案產生 AGENTS.md 與 AI 設定檔 (Cursor, Claude, Gemini, Copilot)，優化您的 vibe-coding 工作流並維持跨工作階段的上下文關聯。

test-generator

自動生成結構化且符合生產環境要求的 Python pytest 測試套件。

commit-messages

根據暫存區的 git diff 自動生成符合 Conventional Commits 規範的清晰提交訊息。

metacognition

透過結構化的自我評估檢查點，確保 AI 在任務執行前、中、後的方案驗證與風險控管，提升程式開發品質。

paper-writing

從研究報告到成品 PDF 的全自動論文寫作流水線。

clean-code

實用且精簡的 AI 程式碼標準，專注於乾淨程式碼、簡潔性與可維護性。強制執行 SRP、DRY 與 KISS 等最佳實踐，避免過度設計。

refactoring-patterns

透過 TDD 循環與自動化測試驗證，安全地重構程式碼以提升結構與可維護性，同時確保功能行為不變。

subagent-driven-development

透過為每個任務指派獨立子代理程式來執行實作計畫，並結合規格符合性與程式碼品質的兩階段審查機制。

sync-docs

將專案文件與程式碼變更同步。偵測過時文件、版本不符、缺少匯出項目，並自動更新變更日誌 (CHANGELOG)。