Agent Skills Hub

backend-rag-implementation

建立 RAG 系統以運用專有數據增強 LLM。包含向量資料庫整合、嵌入策略、混合搜尋及 FastAPI 後端的高級檢索模式。

gsc-assistant

管理 Google Search Console 索引狀態：追蹤索引進度、同步網站地圖與 GSC 數據、處理延遲並透過 Markdown 報表管理索引狀態與假陽性排除。

task-search

透過高性能、具備防手震功能的搜尋引擎加速任務檢索。支援多標記 AND 邏輯、相關性排序，並能即時標示任務標題、說明與標籤中的匹配文字。

vm-infrastructure-ops

管理與排除運行 eth-realtime-collector 的 GCP e2-micro VM 故障。處理 systemd 錯誤、網路連線問題，並監控以太坊即時資料流的穩定性。

rag-implementation

使用向量資料庫、語意搜尋與 LangGraph 構建生產級 RAG 系統，為 LLM 提供外部知識基礎。

context7

透過 Context7 API 獲取 React、FastAPI、Next.js 等框架的即時技術文件、程式碼範例與開發指導。

文档分析器

對知識庫文檔進行深度結構分析、關鍵信息提取及質量評估的智能助手。

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。

fhir-developer-skill

FHIR API 開發指南，用於構建合規的醫療保健端點。包含資源驗證、編碼系統與標準錯誤處理。

deepwiki

透過 DeepWiki 和 MCP 搜尋並檢索超過 300 個熱門 GitHub 儲存庫的 AI 生成文件、架構指南與 API 參考資料。

component-search

探索並配置 Redpanda Connect 元件（如輸入、輸出、處理器），以建構高效的串流資料管線。

web-research

透過 Pollinations 文字 API 結合 Gemini 與 Perplexity 等搜尋增強模型，取得即時且具備網路參照的精準研究答案。