Agent Skills Hub

systematic-debugging

一套嚴格的四階段方法論，強制要求在應用任何程式碼修復前，必須先進行系統性的根本原因分析。

model-registry-maintainer

維護並更新 MassGen 模型註冊表，包含後端能力、模型元數據、定價結構以及新舊 AI 模型的上下文窗口配置。

financial-analyzing

分析財務數據，計算利潤率、投資回報率 (ROI) 等關鍵指標，並自動生成結構化的財務分析報告。

ui-implementer

根據 Figma 或設計稿實作 UI 組件，提供像素級精確度、智慧設計驗證與自適應代理切換功能。

executing-plans

在獨立會話中執行實作計畫並進行審核檢查點，確保逐項任務驗證與代碼品質。

receiving-code-review

為 AI 開發代理設計的嚴謹程式碼審查接收機制，強調技術驗證與實際檢查，避免盲目同意。

jina-cli

專為 AI Agent 設計的網頁閱讀與搜索工具，透過 Jina AI Reader API 將網頁轉換為適合 LLM 閱讀的 Markdown、文字或 HTML 格式。

hive

自動化 GitHub 問題分類，透過分析程式碼庫驗證技術主張，並針對無效問題提供專家級的回應以進行關閉。

query-sub-agent

專責 IDF (Information Display Frame) 類型的子代理，用於生成與審查 Java、TypeScript 及 Go 的 CQRS Query Side 實作。

web-search-patterns

基於 Gemini 的進階網路搜尋外掛，具備智慧快取、子代理上下文隔離及自動查詢最佳化功能。

implement-feature

使用架構優先設計、TDD、豐富領域模型與 Swift 6.2 模式實作功能的指南，確保領域、基礎設施與應用層之間的清晰隔離。

python-plan-optimization

為 Python 代碼提供 6 階段唯讀分析的工作流程，根據專案類型（從 POC 到開源）檢測設計原則違規、程式碼異味並建議現代化改善方案。