Agent Skills Hub

open-source-maintainer

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。

ai-collaboration-standards

防止 AI 幻覺，確保在分析程式碼、技術文件或提供建議時，輸出具備證據支持且可驗證的內容。

context-driven-testing

運用情境導向測試原則，根據專案目標、風險與限制調整測試策略，而非盲目依賴通用最佳實踐。

code-review

執行全面的程式碼審查，專注於安全性漏洞、效能優化、可維護性及程式碼正確性。

receiving-code-review

為 AI 開發代理設計的嚴謹程式碼審查接收機制，強調技術驗證與實際檢查，避免盲目同意。

repomix

將整個代碼庫打包成單一、適合 AI 閱讀的文件。適用於為 Claude、ChatGPT 和 Gemini 提供程式碼上下文，以進行代碼分析、安全審計與錯誤排查。

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。

find-bugs

對本地分支差異進行自動化安全審計、漏洞檢測及代碼品質評估，使用結構化的檢查清單驅動驗證流程。

clinical-trial-protocol-skill

為醫療器材與藥物生成臨床試驗方案。支援模組化路徑設計、研究整合，以及符合監管文件的草擬需求。

spawn-decision

專為協調系統設計的決策代理，用於處理複雜的架構選擇、任務規劃與錯誤排除。

context-fundamentals

情境工程基礎指南：為 AI 代理優化 Token 預算、注意力機制及系統架構。

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。