Agent Skills Hub

file-search

利用 ripgrep 進行快速文字搜尋，並透過 ast-grep 進行語法感知代碼分析，有效定位程式碼庫中的模式與結構。

table-filters

為資料表格設計並實作專業、互動式的篩選使用者介面，並能根據欄位資料類型自動調整。

data-cleaning-pipeline-generator

為 pandas/polars/PySpark 生成數據清洗管道，處理缺失值、重複項、異常值、類型轉換及數據驗證。

claude-code-skill

透過 MCP 協議控制 Claude Code 以進行自動化開發。支援持久化對話、代理團隊協作、精確執行規劃以及針對複雜編碼任務的進階工具管理。

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。

railway-database

部署並管理 Railway 資料庫服務（Postgres、Redis、MySQL、MongoDB），並提供自動化配置與環境變數連結。

data-analysis

資料分析專員：進行探索性資料分析、統計建模、SQL 查詢與 Python 資料視覺化，透過嚴謹的量化方法將原始數據轉化為可操作的洞察。

stream-chain

用於 Ruflo/Claude Flow 生態系統的多代理管線、資料轉換與順序工作流程的 Stream-JSON 串聯工具。

data-visualization

使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 創建專業數據可視化。包含圖表選擇指南、設計原則、無障礙標準及出版級圖表的代碼模板。

security-audit

為 AI 輔助開發工作流程提供自動化安全性驗證、RLS 強制執行、OWASP 合規性檢查與弱點掃描。

release-notes-generator

自動化 Git 提交紀錄發佈說明生成工具。自動分類變更內容，將技術語言轉換為用戶友善訊息，並支援生成 CHANGELOG.md、PR 說明與 Slack 公告。

use-railway

操作 Railway 基礎設施：管理專案、服務、資料庫、物件儲存、部署、環境、變數、日誌及效能指標。