Agent Skills Hub

dlt-skill

建立、管理與除錯 dlt (data load tool) 資料管線，將資料從 API、資料庫及自訂來源匯入 DuckDB、BigQuery 或 Snowflake 等目標。

workflow-execute-plans

以小型、可驗證的批次執行實作計劃，並在每個階段設置回饋暫停點，以防止偏離目標並確保代碼品質。

shift-right-testing

生產環境測試策略，包含功能旗標、金絲雀部署、合成監控與混沌工程，確保線上系統的持續可靠性。

n8n-workflow-testing-fundamentals

全面的 n8n 工作流測試框架，用於自動化環境中的生命週期驗證、節點間數據流、錯誤處理和性能基準測試。

ring:dev-sre

開發週期 Gate 2 技能，用於驗證可觀測性實作，包含結構化日誌、OpenTelemetry 追蹤及儀表覆蓋率，且不修改程式碼。

connections

輕量級 MCP (Model Context Protocol) 連接處理器，支援 stdio、SSE 與串流式 HTTP 傳輸，實現順暢的伺服器整合。

mcp-server-creator

產生用於 Stigmer AI 代理的生產級 McpServer YAML 設定檔，輕鬆整合各類外部工具與 API。

gitops

自動化 Kubernetes GitOps 工作流程，包含 ArgoCD、Helm 與 Kustomize。有效管理多環境部署、基礎設施即程式碼與 CI/CD 管線。

agentic-workflows

構建企業級 AI 代理系統，支援 LangGraph、Anthropic/OpenAI/vLLM 與結構化輸出。具備串流傳輸、A2A 協定、Pydantic 驗證、向量記憶體與防幻覺機制，適用於複雜的多代理協作工作流。

venv-manager

自動化 Python 虛擬環境管理器，用於專案隔離、依賴管理與生命週期驗證。

tool-creator

用於構建、管理和熱重載 AnimaWorks Python 外部工具的元技能，包含調度程序、憑證管理與權限設置。

milady-development

透過管理插件來自我修改 Milady 代理。編輯程式碼、重建並重新啟動運行環境，以開發新功能或本地優化代理工作流程。