Agent Skills Hub

avoid-feature-creep

協助軟體開發團隊與 AI 代理程式預防功能蔓延的框架，透過嚴格的驗證、待辦事項清理與明確的決策流程，落實範疇管理並交付精簡的 MVP 產品。

browser-debugger

使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 視覺模型進行 UI 測試、設計一致性驗證及瀏覽器除錯。

context-engineering-collection

一套用於上下文工程、多代理架構及生產級代理系統優化的結構化代理技能集。

content-trend-researcher

為內容創作者與行銷人員設計的進階研究智慧技能，分析超過 10 個平台的趨勢，並根據用戶意圖生成數據驅動的內容大綱。

prp-ralph-loop

用於 AI 軟體開發的自主迭代循環。執行任務、驗證程式碼並管理狀態直至完成。適合執行複雜的 PRP 計畫。

pytdc

提供用於藥物開發的 AI 就緒數據集、基準測試與分子預測工具，涵蓋 ADME、毒性、藥物-目標交互作用及分子生成任務。

qc

自動化品質閘門，使用 5 個平行 AI 代理程式審查程式碼變更，確保正確性、風格與一致性。

worker

自動化票務開發代理，從監控任務來源到自動化建立拉取請求 (PR)，並透過 ERNE 標準進行驗證，實現完整的軟體開發生命週期管理。

social-media

草擬引人入勝的社交媒體貼文、撰寫開場白、構建推文串結構，並為 LinkedIn 和 X/Twitter 生成配套圖像。

mcp-development

提供模型上下文協議 (MCP) 伺服器開發指南，涵蓋工具設計、資源處理及 AI/ML 整合模式。

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。

paper-notes

為核心研究集中的論文產生結構化、機器可讀的筆記，以實現可靠的文獻綜述與證據導向的寫作。