Agent Skills Hub

senior-data-engineer

世界級資深資料工程技能，用於構建可擴展的資料管道、ETL/ELT 系統及現代化資料基礎架構，精通 Python、Spark、dbt 與 Kafka。

feature-dev

引導式功能開發代理，透過系統化的探索、架構設計、程式碼實作與自動化測試來完成開發任務。

data_processor

一個多範式 ETL 管線代理，支援批次與串流資料處理、自動結構推論以及可設定的 DAG 轉換，適用於異質資料來源。

postgresql-table-design

為 PostgreSQL 資料庫設計高效能與可維護架構的綜合指南，涵蓋最佳實踐、資料類型、索引策略及進階功能。

ml-pipeline-workflow

建構並協調從資料準備、模型訓練、驗證到自動化部署的端到端 MLOps 管線。

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。

outpost

用於可靠、多目標事件傳遞的開源基礎設施。將 Webhook 路由至 HTTP、SQS、RabbitMQ、Pub/Sub、EventBridge 或 Kafka，並提供內建重試與可觀測性功能。

simplemem-skill

為 AI 代理提供持久的語義長期記憶。透過語義壓縮，跨對話儲存、查詢並檢索對話記錄、決策與多模態上下文。

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。

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。

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。

flow-nexus-neural

使用 Flow Nexus 平台在分佈式 E2B 沙盒中訓練與管理神經網路，支援 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定義架構。