Agent Skills Hub

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。

ml-pipeline-workflow

建構並協調從資料準備、模型訓練、驗證到自動化部署的端到端 MLOps 管線。

mcpgraph

建構無代碼 MCP 伺服器，透過 YAML 以有向圖形式編排工具，實現資料轉換、條件路由與自動化工作流。

data-quality-frameworks

使用 Great Expectations、dbt 測試與資料合約實作生產級資料品質驗證，確保資料管線的可靠性。

trigger-setup

初始化並設定您的 Trigger.dev 專案。適用於安裝 SDK、建立設定檔、初始化專案目錄以及編寫第一個後台任務。

tool-integration

創建、註冊與管理自訂代理工具及 MCP 伺服器，透過外部 API 與自訂邏輯擴展 AI 代理的功能。

cascade-orchestrator

進階 AI 代理工作流編排，支援多模型路由、Codex 沙盒迭代、平行 swarm 執行及複雜管線中的持久化記憶體功能。

tool-use-structured-output

利用 Bedrock 工具調用功能強制 Claude 模型輸出結構化 JSON，消除解析錯誤並確保架構合規性。

Swarm Orchestration

使用 agentic-flow 編排多代理群體，支援平行任務執行、動態拓撲與智慧協調。適用於構建分散式 AI 系統與擴展複雜的開發工作流程。

pipeline

管理 SignalRoom 行銷平台的 dlt 資料管線與 Temporal 工作流。支援同步 Everflow、Redtrack 與 S3 資料至 Postgres，並執行狀態檢查與除錯。

strategy-scaling-architecture

spectre-build 的架構規劃與擴展，涵蓋 GUI、伺服器層、多模型支援以及工業級管線編排。

browser-use

基於 Model Context Protocol 的 AI 瀏覽器自動化伺服器，支援網頁互動、數據提取與深度研究。