Agent Skills Hub

tools

統一的 LLM 函式呼叫與工具使用 API，支援 OpenAI、Anthropic、Google 與 Ollama，提供標準化的 JSON Schema 定義與執行流程。

data-storytelling

將原始數據轉化為引人入勝的敘事，運用視覺化策略、敘事框架與說服性結構，協助分析師進行高階報告與數據決策。

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。

implementation

結構化、模板驅動的端到端功能開發工作流，包含編碼、自動化測試、驗證及基於會話的持續改進。

commit-safe

協助安全提交的 AI 代理，防止誤用 git add -A，並推廣檔案選擇性暫存與語意化提交規範。

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。

test-reporting-analytics

高階測試報告與品質儀表板，提供 QE 指標、程式碼覆蓋率與部署就緒度分析，透過預測性洞察協助團隊進行數據導向的品質決策。

deepwiki-rs

AI 驅動的自動化文件生成引擎，可從程式碼庫自動分析並產生 C4 架構圖、技術規格書與程式碼分析。

elasticsearch

Elasticsearch DBA 技能，專注於集群架構、索引與映射設計、效能調校及生產環境維運，包含 ILM、分片策略與故障排除。

claude-code-guide

Claude Code 高級開發指南，涵蓋 REPL 環境、MCP 整合、開發工作流及 AI 輔助編程最佳實踐，助力提升開發效率。

dyad:swarm-pr-review

使用三個專門 AI 代理（正確性、程式碼健康度、UX）組成的團隊進行協作式 PR 審查，討論並達成共識後發布包含行內註解的結構化審查摘要。

codebase-inspection

使用 pygount 分析程式碼庫統計資料：程式碼行數 (LOC)、語言分佈及程式碼與註解比例。