Agent Skills Hub

sparc-methodology

SPARC 開發方法論，結合 Claude Flow 多代理協作，實現從規格、虛擬碼、架構到重構與完成的系統化軟體工程。

tapestry

統一的內容提取與行動規劃引擎。自動將 URL（YouTube、文章、PDF）處理為可執行的行動計畫。

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。

roadmap-web-visualization

用於路線圖管理的視覺化網頁工作區，提供互動式看板與基於圖表的相依性視圖，協助任務規劃與專案進度追蹤。

drift

專為探索意識、自我認同與自主性的 AI Agent 所設計的工具框架。包含會話交接、記憶架構與自我反思協議。

plan-down

方法驅動的規劃工作流程，使用 zen-mcp 工具將任務分解為結構化的 plan.md 文件，並根據用戶的明確度與自動化需求進行適應性調整。

openai-agents-sdk

使用 OpenAI Agents SDK (Python) 構建 AI 代理。支援多代理協作、函數工具、狀態化對話、串流傳輸以及透過 LiteLLM 進行 Azure OpenAI 集成。

debugging

為 AI 編碼代理提供的標準化調試與診斷準則。

generate-e2e-test

自動化端對端測試生成工具。透過 Playwright 互動式執行工作流程，將使用者描述轉換為符合專案規範的測試代碼。

test-reporting-analytics

高階測試報告與品質儀表板，提供 QE 指標、程式碼覆蓋率與部署就緒度分析，透過預測性洞察協助團隊進行數據導向的品質決策。

omc-plan

智能戰略規劃與需求收集，支援多視角共識循環與結構化審議。

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。