Agent Skills Hub

systematic-debugging

一套嚴格的四階段方法論，強制要求在應用任何程式碼修復前，必須先進行系統性的根本原因分析。

tavily-web

使用 Tavily API 進行進階網路搜尋、內容提取與網站爬取，為 AI 代理研究與數據收集進行優化。

mcp-tools

用於管理基於 MCP 的研究、文件查詢以及在外部搜索工具與插件支援的記憶系統之間進行協調的技能。

EdgarTools

一個用於查詢、解析並將 SEC EDGAR 申報文件、財務報表及機構持股數據轉化為結構化 Python 物件的完整程式庫。

youtube-digest

自動提取 YouTube 字幕並進行 AI 摘要與中文翻譯，同時提供三種難度的互動式理解測驗，幫助深入掌握影片內容。

chromium-docs

搜尋並參考 Chromium 文件，包含設計文件、API 與開發指南。適用於定位、瀏覽或學習 Chromium 程式碼庫中的架構、GPU、網路、安全性與測試概念。

auto-skill-generator

研究技術文件並自動生成可直接使用的 Markdown 格式軟體代理技能。

zotero-mcp-code

透過 Python 程式碼執行來高效率地搜尋您的 Zotero 文獻庫。實現全面性的多策略查詢、自動去重與關聯性排序，有效避免內容溢出或系統崩潰。

query-sub-agent

專責 IDF (Information Display Frame) 類型的子代理，用於生成與審查 Java、TypeScript 及 Go 的 CQRS Query Side 實作。

explaining-code

使用視覺化圖表、生活比喻、逐步導覽與常見陷阱來解釋程式碼。

variant-analysis

使用基於模式的分析技術在程式碼庫中尋找類似的漏洞與 Bug。適用於漏洞變體挖掘、建立 CodeQL/Semgrep 查詢規則或進行系統性的程式碼審計。

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。