Agent Skills Hub

skills-hub

使用 Skills Hub CLI 管理、同步並應用 AI Agent 技能、Kit 與預設。透過瀏覽目錄、檢視設定並部署精選的指令策略與技能包，簡化您的專案配置流程。

documentation-standards

專案文件標準與架構指南，確保使用者指南、開發文件及 AI 輔助流程之間的一致性與結構完整性。

work-logs-knowledge-log

輸出知識日誌，記錄會話中發現的專案結構、隱性規則及邏輯差異。

prompt-engineering-patterns

掌握先進的提示工程技術，以最大化生產環境中大型語言模型（LLM）的性能、可靠性和可控性。

retro

每週工程回顧工具，分析提交歷史、編碼模式與程式碼品質指標，並具備自動工作階段偵測與趨勢追蹤功能。

unity-mcp-orchestrator

透過 MCP 工具編排 Unity 編輯器。支援 AI 在 Unity 專案中建立遊戲物件、編輯腳本、管理場景及自動化測試。

find-bugs

對本地分支差異進行自動化安全審計、漏洞檢測及代碼品質評估，使用結構化的檢查清單驅動驗證流程。

spawn-decision

專為協調系統設計的決策代理，用於處理複雜的架構選擇、任務規劃與錯誤排除。

skill-reinforcement

一種自動化元學習技能，透過在每次任務執行後捕獲模式、錯誤和捷徑來改進代理工作流程。

token-surgeon

使用 Token Surgeon 審核並優化您的 AI 提示詞。偵測 10 種常見的冗餘模式，計算效率分數，並減少 Token 用量以提升提示詞效能。

project-guidelines-example

專案專屬的架構指南模板，提供生產級 AI 應用程式的標準化結構、代碼模式、測試要求及部署工作流程。

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。