Agent Skills Hub

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共找到 251 個技能

工程開發研究自動化
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一個 CTF 解題代理程式,負責對挑戰進行分類篩選,識別漏洞類別,並將任務分派給專業技能,涵蓋 Web、Pwn、加密、鑑識與逆向工程分析。

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工程開發生產力
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為實用型應用程式提供介面設計指引,專注於儀表板、管理面板與數據密集型介面,採用以組件庫為先的開發模式。

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工程開發生產力自動化
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lsp-code-analysis

透過語言伺服器 (LSP) 進行精確的語意程式碼分析。支援 Python, Rust, Go, TypeScript/JS 與 Java,提供定義跳轉、引用查詢、實作查找、檔案大綱與全專案重構功能。

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工程開發自動化
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handoff-pack

生成結構化的 Handoff Pack 提示詞,用於將任務委派給 Gemini,確保明確的範圍、驗收標準與格式規範。

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自動化客戶支援工程開發
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zero-finance

0 Finance 自動化 AI 電子郵件工作流程,協助 AI 代理管理發票、銀行轉帳及財務對話。

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工程開發自動化
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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。

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工程開發自動化
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langchain-chat-models

為 LangChain 應用程式提供統一介面,整合並管理 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 與 Bedrock 等 LLM 聊天模型服務。

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工程開發生產力
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creating-windsurf-packages

用於管理與格式化 Windsurf AI 規則的標準化技能,確保符合嚴格的字元限制與單一檔案要求。

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研究生產力內容創作資料分析
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deep-research

一個系統化的多角度網頁研究代理。適用於深度調查、複雜問題查詢,以及在內容生成前作為強制性的研究步驟,確保獲得有據可查的高質量結果。

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工程開發自動化
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Delegating to AWS Agent

實作 AI 代理委派架構,保持主上下文簡潔,降低 Token 成本,並隔離專業基礎設施或 API 任務。

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生產力自動化資料分析
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ynab-api

透過 API 管理 YNAB 預算、追蹤支出並自動化財務報告。支援記帳、目標監控及自動化預算分析功能。

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工程開發生產力
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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。

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