Agent Skills Hub

transit-least-squares

用於檢測光變曲線中系外行星凌日現象的 Transit Least Squares (TLS) 演算法，對凌日型訊號的靈敏度高於 Lomb-Scargle。

karpathy-guidelines

為 LLM 設定的程式開發行為準則，旨在減少錯誤、落實最佳實踐，並透過強調簡潔性、精確修改與目標導向驗證來提升代碼品質。

github-explorer

探索並分析 GitHub 熱門專案，評估專案活躍度、技術棧與文件品質，快速獲取開源生態趨勢報告。

solo-video-promo

生成專業的 30-45 秒宣傳影片計劃、腳本與分鏡表，並自動偵測並配置 Remotion 或 Montage-tool 專案設定。

user-story-mapping

建立層次分明的用戶故事地圖，視覺化用戶旅程，規劃 MVP 版本發布，並協調產品、設計與工程團隊的工作優先順序。

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設計與構建高品質 AI Agent Skills 的專家顧問。透過發現、架構與製作階段的結構化引導，確保您建立的技能具備高度一致性、可組合性與執行效能。

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透過此音訊分析 CLI 工具，直接在終端機中產生頻譜圖與進階音訊特徵視覺化。

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OpenCode 代理的自我維護技能，用於更新文檔、捕捉學習成果並動態擴展工具與代理功能。

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使用 Lomb-Scargle 週期圖法分析天文時間序列數據，特別適用於非均勻採樣數據，並透過 lightkurve 函式庫偵測週期性訊號。

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為 0 Finance 撰寫並優化 LinkedIn 貼文，運用高效互動的鉤子、專業敘事技巧以及嚴格的法規遵循準則。

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透過可配置的 YAML 模板將內容轉換為特定的語音配置、語氣或風格，以確保品牌與敘事輸出的一致性。

hf-mcp

透過 MCP 將您的 AI 代理連接至 Hugging Face Hub。搜尋模型、資料集與論文，管理儲存庫，執行雲端運算任務，並將 Gradio Spaces 作為 AI 工具呼叫使用。