Agent Skills Hub

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共找到 167 個技能

工程開發自動化
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dependency-upgrade

透過相容性分析、分階段更新策略與自動化測試,系統化地管理大型軟體依賴項升級。

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工程開發生產力自動化
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refactor

專門用於代碼重構的技能。在不改變外部行為的前提下提高代碼可維護性、減少技術債並應用設計模式。

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工程開發自動化
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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。

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工程開發生產力自動化
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memory

管理專案單一事實來源 (SSOT)、記憶體及跨工具搜尋。作為 Claude Code 的 decisions.md 與 patterns.md 守護者,用於維護上下文、同步記憶及追蹤決策。

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工程開發自動化
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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。

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工程開發生產力自動化
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markdown-token-optimizer

分析 Markdown 檔案以識別浪費 Token 的模式,並提供具體優化建議,以提高文件對 AI 的 Token 使用效率與清晰度。

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工程開發
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frontend

Preact 與 Tailwind 的前端編碼規範。適用於叢集應用程式的網頁 UI 元件開發。

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工程開發自動化
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Global Coding Style

應用務實編碼標準:包含明確命名、單一職責函數、防禦性程式設計,以及確定性副作用,拒絕過度設計與臆測性功能。

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工程開發自動化
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web-shader-extractor

從網頁中提取 WebGL/Canvas/Shader 特效代碼,進行反混淆處理並移植為獨立的原生 JavaScript 專案。

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工程開發自動化
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lint-fix

使用 Trunk 進行 linting、格式化與迭代式錯誤修復的自動化程式碼維護流程。

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工程開發自動化
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project-migrate

使用 AI 驅動的分析技術,將現有專案遷移至 AgenticDev 結構。自動分類文件、生成豐富的 YAML 元數據,並透過 git mv 完整保留檔案變更歷程。

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工程開發生產力
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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。

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