Agent Skills Hub

tool-design

專門用於設計代理工具的專業框架，優化工具描述、執行基於合約的 API，並實施架構精簡以提高 AI 代理工具選擇的準確性。

conversion-psychology

影片與贊助內容的轉換心理學。運用情緒觸發、社會認同、稀缺性與說服原則，優化腳本並提升觀眾互動與轉換率。

metacognition

透過結構化的自我評估檢查點，確保 AI 在任務執行前、中、後的方案驗證與風險控管，提升程式開發品質。

deep-reading-analyst

深度閱讀與分析框架，運用 SCQA、第一性原理、系統思考等 10 種以上思維模型，協助您拆解複雜文章與學術報告。

ride

分析代碼庫並使用企業級託管腳手架生成基於證據的 Loa 工件，實現結構化的現實映射。

customer-research

客戶問題與調查研究工具，提供多來源資訊整合、事件追蹤、帳戶歷史紀錄查詢，並包含來源標註與信賴度評分。

mcp-research

使用 MCP 工具獲取最新的技術資訊，針對函式庫、API、SDK 及技術生態系統提供經過驗證的指導。

launch-strategy

規劃與執行 SaaS 產品發布、功能宣告與上市 (GTM) 策略，並使用 ORB 框架來確保發布成功。

basic-usage

llmemory 文件儲存與搜尋入門：涵蓋安裝、pgvector 資料庫設定、文件導入、混合/語義檢索，以及具備多租戶支援的 RAG 系統建構。

rag-engineer

架構與優化生產級別的 RAG 系統。精通嵌入模型、向量資料庫、分塊策略及檢索管線，提升 LLM 應用的精確度。

batch-coordinator

驗證並協調批次學習指南操作，透過強制執行模板相容性、檔案可用性及僅限來源政策，在代理程式執行前防止錯誤。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 整合模式：串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇（Haiku/Sonnet/Opus）、提示詞快取及 AI 工程成本管理。