Agent Skills Hub

doc-sync

同步並維護儲存庫中的 CLAUDE.md 與 README.md 文件層級，確保 AI 代理程式擁有即時且一致的上下文資訊。

karpathy-guidelines

為 LLM 設定的程式開發行為準則，旨在減少錯誤、落實最佳實踐，並透過強調簡潔性、精確修改與目標導向驗證來提升代碼品質。

image-enhancer

提升影像品質、解析度與清晰度，專為螢幕截圖與數位媒體設計。適用於專業文件、部落格與簡報。

ai-multimodal

使用 Google Gemini 處理與生成多媒體內容。支援音訊轉錄、影像辨識、影片分析、PDF 解析及 AI 圖像生成，具備超長上下文窗口，適用於複雜的多模態 AI 任務。

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。

k8s-troubleshooting

AI 驅動的 Kubernetes 與 OpenShift 故障排除工具。透過仿照 Popeye 的模式進行主動式叢集健康評估、除錯 Pod 失敗、分析日誌並驗證安全性。

dyad:swarm-pr-review

使用三個專門 AI 代理（正確性、程式碼健康度、UX）組成的團隊進行協作式 PR 審查，討論並達成共識後發布包含行內註解的結構化審查摘要。

mcp-gateway

管理、部署與調試 GitHub MCP 伺服器與閘道。編排基於 Docker 的 MCP 容器、排除連線故障、處理身份驗證，並整合 Copilot CLI 與 Agentic Workflow Firewall (AWF)。

moai-foundation-core

MoAI-ADK 基礎架構原則，包含 TRUST 5、SPEC-First TDD、委派模式以及節省 Token 的代理人協作工作流程。

backend-development

構建、優化與維護現代化後端系統，涵蓋 Node.js、Python、Go 與 Rust。支援 API 設計、資料庫管理、安全性防護及 DevOps 實務流程。

request-optimizer

一個智慧閘道，可分析、評分並將使用者請求路由至 27 個代理、27 個技能與 14 個 MCP，以優化 Claude Code 的執行效率。

moollm

一個用於大語言模型代理生存記憶的微世界作業系統，將檔案系統轉化為可導航的房間，並將程式碼轉化為可居住的世界。