Agent Skills Hub

scientific-critical-thinking

評估科學宣稱與研究方法的嚴謹度、偏誤及有效性。運用 GRADE 與 Cochrane 等實證架構來分析實驗設計、研究方案及研究結論。

paper-search-usage

透過 arXiv、PubMed、IEEE、Scopus、ACM 與 Semantic Scholar 搜尋、定位並檢索學術論文。

deepwiki

透過 DeepWiki 和 MCP 搜尋並檢索超過 300 個熱門 GitHub 儲存庫的 AI 生成文件、架構指南與 API 參考資料。

feature-prioritization

一種結構化的決策工具，應用 RICE、MoSCoW、Kano 和價值與努力等框架，透過數據驅動的客觀性來確定軟體功能、產品藍圖項目以及開發與否的決策優先級。

zotero-mcp-code

透過 Python 程式碼執行來高效率地搜尋您的 Zotero 文獻庫。實現全面性的多策略查詢、自動去重與關聯性排序，有效避免內容溢出或系統崩潰。

find-skills-combo

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。

proto-persona

建立基於假設的初版人物誌 (Proto-persona)，整合市場訊號與團隊知識，在進行深入驗證前協助產品團隊達成共識。

agents

構建具備工具呼叫與多步驟推理能力的 AI 代理。生成、管理並編排適用於 Claude Code、Cursor、Cline 等 AI 助手的自定義技能文件，實現開發流程標準化。

nia

Nia 研究代理：用於索引與搜尋遠端程式碼庫、文件及套件。透過優先採用完整原始碼索引取代網頁抓取，有效提升 AI 上下文精確度並減少幻覺。

vultisig

為 AI 代理與開發者打造的 MPC 多鏈錢包 SDK 與 CLI 工具。透過閾值簽名技術，無需助記詞即可安全地在 40 多個區塊鏈上進行加密貨幣發送、交換與簽署操作。

clarity-gate

透過預注入驗證強化 RAG 系統的認知品質，確保文檔在進入知識庫前皆經過嚴格定義與結構化校對。

design-excellence

一套設計系統與反模式指南，讓 AI 生成的介面更具人工質感。透過管理色彩、排版、間距與動畫，為 Toh Framework 提供專業的視覺品質。