Agent Skills Hub

goal-tracking

階層式目標追蹤系統，將三年願景連結至每日任務。自動化計算進度、偵測停滯目標，並整合 Obsidian 庫中的專案與目標對齊。

always-works-testing

為所有軟體開發任務提供強制性的執行驗證。在確認結果前，透過實際運行來確保代碼功能正確。

skill-customizer

根據您的工作流程調整現有技能，或為重複性且耗時的任務建立新技能。

pattern-detection

分析並識別代碼庫模式（命名、架構、測試），以確保開發過程中的一致性與標準執行。

gemini-vision

實作 Google Gemini API 影像分析功能，包含圖片標註、物件偵測、圖像分割、視覺問答及多圖比較分析。

statsmodels

Python 統計建模與計量經濟學函式庫。執行 OLS、GLM、混合模型、ARIMA、診斷與推論，適用於嚴謹的科學分析。

k0ntext

RPI 規劃階段：從研究文件中建立基於區塊且具有依賴感知能力的實作計劃，以進行結構化、原子化的開發。

qras

基於 Qdrant 和 Ollama 的本地 RAG 語義記憶系統。適用於高效檢索工作區文件、筆記、決策記錄與用戶偏好，提供精確的向量語義搜索。

prompt-optimizer

透過成熟的提示工程原則，將模糊或結構不良的指令轉換為優化且高效的 AI 模型提示，提升執行品質與準確性。

design-system-implementation

強制執行 UI 嚴格遵守專案設計系統的標記、元件與版面配置規範，以確保前端開發的一致性。

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。

workflow-execute-plans

以小型、可驗證的批次執行實作計劃，並在每個階段設置回饋暫停點，以防止偏離目標並確保代碼品質。