Agent Skills Hub

spark-optimization

優化 Apache Spark 作業，包含分區策略、記憶體管理、Shuffle 調整與數據傾斜處理，提升數據處理效能。

polars

高性能 Python 與 Rust 記憶體內 DataFrame 函式庫。支援延遲計算、平行處理，並使用 Apache Arrow 引擎，適用於高效 ETL、數據處理及加速 pandas 工作流。

outpost

用於可靠、多目標事件傳遞的開源基礎設施。將 Webhook 路由至 HTTP、SQS、RabbitMQ、Pub/Sub、EventBridge 或 Kafka，並提供內建重試與可觀測性功能。

senior-data-engineer

世界級資深資料工程技能，用於構建可擴展的資料管道、ETL/ELT 系統及現代化資料基礎架構，精通 Python、Spark、dbt 與 Kafka。

data_processor

一個多範式 ETL 管線代理，支援批次與串流資料處理、自動結構推論以及可設定的 DAG 轉換，適用於異質資料來源。

projection-patterns

為事件溯源系統構建讀取模型與投影，適用於 CQRS、物化視圖及查詢效能優化。

data-cleaning-pipeline-generator

為 pandas/polars/PySpark 生成數據清洗管道，處理缺失值、重複項、異常值、類型轉換及數據驗證。

data-engineer

專注於資料工程的 AI 代理，負責設計 ETL/ELT 管線、定義資料結構、管理資料品質以及實作可靠的資料匯入流程。

Swarm Orchestration

使用 agentic-flow 編排多代理群體，支援平行任務執行、動態拓撲與智慧協調。適用於構建分散式 AI 系統與擴展複雜的開發工作流程。

flow-nexus-neural

使用 Flow Nexus 平台在分佈式 E2B 沙盒中訓練與管理神經網路，支援 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定義架構。

kreuzberg

高效能文件智慧程式庫，可從 91 種以上檔案格式中提取文字、表格、程式碼與後設資料，並支援 OCR 與 LLM 格式輸出。

sql-queries

根據自然語言描述生成優化後的 SQL 查詢。支援 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 與 Snowflake 等多種資料庫方言。分析資料庫架構、解讀業務需求，並輸出包含詳細說明的可執行查詢。