Agent Skills Hub

setup

引導新貢獻者設置 Chops 開發環境，包含必備項目檢查、透過 xcodegen 生成專案，以及架構導覽。

evaluating-code-models

使用 BigCode Evaluation Harness 評估代碼生成模型。包含 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基準測試，並提供多語言編碼模型的 pass@k 指標評估。

repomix

將整個代碼庫打包成單一、適合 AI 閱讀的文件。適用於為 Claude、ChatGPT 和 Gemini 提供程式碼上下文，以進行代碼分析、安全審計與錯誤排查。

matlab-live-script

生成符合特定格式規範的 MATLAB 純文字 Live Scripts (.m 檔案)，包含豐富的文字說明、數學方程式與視覺化程式碼。

frontend-to-backend-requirements

標準化前端溝通，透過記錄後端開發人員所需的數據需求與業務規則，確保在不指定實作細節的情況下達到清晰的開發共識。

lambda

管理 AWS Lambda 無伺服器函式：部署程式碼、配置事件觸發器、除錯呼叫、優化冷啟動，並維護層（Layers）。

structured-code-review

執行結構化的五階段程式碼審查，涵蓋需求合規性、正確性、程式碼品質、測試與安全性。提供分類後的具體改進建議（嚴重/主要/次要/微調）。

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。

nuxt-test-skill

npm-agentskills 框架的測試工具，用於驗證 Nuxt 模組整合與 AI Agent 技能發現機制。

specstory-organize

自動將您的 SpecStory AI 編碼對話歷史紀錄整理為 YYYY/MM 目錄結構，以改善檔案管理與封存流程。

research-pipeline

端到端自動化研究代理：從想法生成、文獻綜述到實驗執行、對抗式審查循環與論文撰寫。

yq

有效提取 YAML 檔案中的特定欄位，無需讀取整個檔案，可節省 80-95% 的上下文視窗用量。