Agent Skills Hub

flaky-detect

透過分析持續整合 (CI) 歷史、執行模式與程式碼結構，識別、分類並排除不穩定的測試 (flaky tests)，以提升測試套件的可靠性。

synapse

自動化模式偵測與技能推薦引擎，透過監控專案記憶、日誌及任務列表，自動進化 AI 代理的能力。

qc

自動化品質閘門，使用 5 個平行 AI 代理程式審查程式碼變更，確保正確性、風格與一致性。

confluence-docs

為 AI 代理工作流程提供 ADR、營運手冊、系統架構與知識移轉等標準化技術文件模板。

Writing Hookify Rules

建立並設定 Hookify 規則，以監控檔案、Bash 指令或使用者提示中的特定模式。

doc-updater

自動檢測程式碼變更並建議文件更新。確保 README、API 規範與設定指南與您的實作保持同步。

context-driven-testing

運用情境導向測試原則，根據專案目標、風險與限制調整測試策略，而非盲目依賴通用最佳實踐。

consultancy-practices

應用有效的軟體品質諮詢實踐。適用於諮詢 QA 策略、為開發團隊提供建議，或建立永續的品質工作流程。

btca-cli

操作 btca CLI 進行原始碼優先的研究。管理 Git、本機目錄與 npm 資源，確保 AI 的回答基於實際程式碼庫而非過時的文件。

start

啟動自動化逆向工程，探索程式碼庫架構、層級與技術堆疊，以利於系統現代化或文件編撰。

posit-news

使用自動化子代理程式抓取並彙整最新的 Posit 新聞、部落格文章、Podcast、影片內容與活動公告。

Investigating Code Patterns

系統性地追蹤程式碼流、定位實作、診斷效能問題並繪製系統架構，協助您深入理解複雜的程式碼庫。