Agent Skills Hub

memory

管理專案單一事實來源 (SSOT)、記憶體及跨工具搜尋。作為 Claude Code 的 decisions.md 與 patterns.md 守護者，用於維護上下文、同步記憶及追蹤決策。

semantic-compression

積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字，在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。

ADK Developer

使用 Google Agent Development Kit (ADK) 構建、編排和部署 AI 代理的綜合指南與參考。

zai-cli

透過 CLI 與 MCP 使用 z.AI，提供影像分析、網頁搜尋、文件閱讀與 GitHub 程式碼探索功能。

skills

一個專案專屬的架構模板，包含 Next.js 15、FastAPI 與 Supabase 的最佳實踐，以及 Claude AI 的結構化輸出整合模式。

linkedin-sales-navigator-alt

分析公開 LinkedIn 個人檔案與商業數據，建立精準潛在客戶名單，協助識別決策者、追蹤職涯異動並強化業務開發資料。

swarm-advanced

為研究、開發與測試工作流部署網格、層級與星狀拓撲等進階多代理人蜂群編排策略。

agent-architecture

實作生產級 AI 代理。包含 LangGraph、工具調用護欄、SSE 串流、情節記憶與 pgvector。提供反模式分析與修正代碼。

gtm-meta-skill

已棄用的 GTM 潛在客戶開發與資料豐富化工具。請改用 'deepline-gtm' 技能進行所有 GTM 工程任務。

data-viz-plots

使用 matplotlib 和 seaborn 建立可發表等級的圖表與視覺化，並可在任何 LLM 環境下本地運行。

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。

debugging-strategies

跨語言除錯框架：包含科學除錯法、堆疊追蹤分析、日誌記錄策略，以及 Git bisect 與小黃鴨除錯法等進階技巧。