Agent Skills Hub

getting-started-guide

為小說家設計的結構化引導工具，涵蓋從創作憲法、故事規格到計畫、任務、撰寫與質量分析的七步創作方法論。

bear-notes

使用 grizzly 命令列工具在 macOS 上管理與自動化您的 Bear 筆記。

agents-md-generator

為 AI 編碼代理生成分層且節省 token 的 AGENTS.md 檔案，提供全庫上下文與專案特定指南。

nano-banana

使用 uv 自動化 Python 腳本編寫與 Gemini 影像生成。適用於創作藝術、編輯影像及執行臨時腳本。

receiving-code-review

為 AI 開發代理設計的嚴謹程式碼審查接收機制，強調技術驗證與實際檢查，避免盲目同意。

testing-anti-patterns

執行高品質測試實踐，識別並防止常見反模式，如測試 Mock 行為、生產程式碼中的測試專用方法以及對相依性理解不足的 Mock 方式。

Frontend Components

為 Django 生產環境伺服器與工作程序提供標準化配置與管理。

quality-metrics

自動化品質監控與量測，包含 DORA 指標、缺陷密度追蹤，並為持續交付流水線配置智慧品質閘道。

upgrade-flake

更新 flake.lock 以獲取最新的 Nix flake 輸入版本，且不會執行完整的 NixOS 系統版本升級。

debugging-strategies

跨語言除錯框架：包含科學除錯法、堆疊追蹤分析、日誌記錄策略，以及 Git bisect 與小黃鴨除錯法等進階技巧。

swarm

透過基於協議的行為治理，協調 Claude Code 並行工作集群，以執行複雜功能開發、多步驟重構及長時間運行的自動化編程任務。

context-driven-testing

運用情境導向測試原則，根據專案目標、風險與限制調整測試策略，而非盲目依賴通用最佳實踐。