Agent Skills Hub

parallel-agents

透過協調多個專業 AI 代理來執行複雜工作流，實現多角度代碼分析、功能開發與系統級審查的自動化編排。

identify-assumptions-existing

透過價值、易用性、可行性與營運可行性四個維度，利用多角度批判性思維對現有產品功能進行風險假設評估與壓力測試。

semgrep-rule-variant-creator

使用嚴格的測試驅動方法將 Semgrep 規則移植到新語言。包含適用性分析、基於 AST 的轉換以及針對每種目標語言的自動化驗證。

MLOps Industrialization

一套將實驗性機器學習原型轉換為穩健、可發佈的 Python 套件之框架，採用 src 配置、混合架構與嚴謹的設定管理。

agents-md-generator

為 AI 編碼代理生成分層且節省 token 的 AGENTS.md 檔案，提供全庫上下文與專案特定指南。

refactoring-patterns

透過 TDD 循環與自動化測試驗證，安全地重構程式碼以提升結構與可維護性，同時確保功能行為不變。

clawdhub

使用 ClawdHub CLI 管理代理技能：從 clawdhub.com 搜尋、安裝、更新並發布技能，輕鬆增強您的本地 AI 助理。

speckit-plan

執行實作規劃工作流程，產生技術設計產出物，並為 Spec Kit 專案建構研究任務。

vvm

VVM (Vibe Virtual Machine) 是用於代理程式的語言，將 LLM 作為執行環境。它能編排多代理工作流程、管理狀態並構建彈性的 AI 管道。

make-skill-template

建立並生成新的 GitHub Copilot 代理技能。提供模板、目錄結構與說明，協助您透過綁定的資源構建專屬的 AI 功能。

tasks

使用 Mighty (mt) 任務進行代碼開發管理，包含進度追蹤、證據連結、設計決策記錄以及標準化的任務結案流程。

orchestration-patterns

用於編排長期代理任務、證據導向交付以及遵循 Simon Willison 迭代循環的自動化 QA 門控的框架。