Agent Skills Hub

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。

massive-context-mcp

透過遞迴分塊、子查詢與聚合結果處理超過 1,000 萬 tokens 的大型檔案與程式碼庫，突破 LLM 上下文視窗限制。

web-artifacts-builder

一套用於開發與打包複雜、多組件 React/TypeScript 網頁實體的工具包，整合了 Vite、Tailwind CSS 與 shadcn/ui。

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。

zai-cli

透過 CLI 與 MCP 使用 z.AI，提供影像分析、網頁搜尋、文件閱讀與 GitHub 程式碼探索功能。

structured-outputs-advisor

Anthropic 結構化輸出實作專家顧問。協助判斷 JSON 模式與嚴格工具使用之間的取捨，確保 schema 合規性與 Agent 工作流的輸入驗證。

subagent-driven-development

透過為每個任務指派獨立子代理程式來執行實作計畫，並結合規格符合性與程式碼品質的兩階段審查機制。

hipocampus-flush

手動觸發 Hipocampus 記憶體刷新，將當前對話上下文存入原始日誌，並啟動壓縮樹程序，以維護 AI 代理的長期記憶。

qa-tester

專為 morphir-dotnet 設計的專業 QA 測試代理，涵蓋測試計劃、回歸測試、端到端驗證、錯誤報告及套件驗證。

manage-worktree

管理 git 工作樹 (worktrees)：包含建立、將分支移入工作樹，或移除工作樹。簡化 Apartment Rails 專案中的並行開發、情境切換與環境清理流程。

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。

test-driven-development

強制執行測試驅動開發 (TDD)，要求在撰寫程式碼前先編寫失敗測試，確保程式碼可靠性並防止過早工程化。