Agent Skills Hub

openclaw-pr-maintainer

OpenClaw 儲存庫維護助手：利用 gitcrawl 與 GitHub CLI 進行問題與 PR 的自動化分類、標記及驗證。

prompt-optimizer

透過成熟的提示工程原則，將模糊或結構不良的指令轉換為優化且高效的 AI 模型提示，提升執行品質與準確性。

code-quality-standards

一套專為軟體工程師設計的程式碼品質套件，實踐 SOLID 原則、設計模式、重構技術與技術債管理，確保程式碼清潔、易於維護且符合生產環境標準。

design-review

設計師級別品質保證：自動檢測並修復視覺不一致、間距、階層問題與 UI 打磨。透過前後對比截圖進行迭代驗證。

study-notes-creator

將複雜資訊轉換為結構化的學習筆記、總結與練習題，協助高效學習與知識記憶。

testing-strategies

實作強大的軟體測試策略，涵蓋單元測試、整合測試與端對端 (E2E) 測試，並提供模擬框架 (Mocking)、TDD 模式與各類技術堆疊的最佳實踐，確保高品質且可靠的程式碼。

code-auditing

一套系統化的程式碼審計框架，用於識別軟體專案中的技術債、安全漏洞、無效程式碼及程式碼品質問題。

qc

自動化品質閘門，使用 5 個平行 AI 代理程式審查程式碼變更，確保正確性、風格與一致性。

executing-plans

在獨立會話中執行實作計畫並進行審核檢查點，確保逐項任務驗證與代碼品質。

voice-extractor

提取並記錄真實的寫作語氣。為 AI 訓練、代筆寫作及品牌一致性建立詳盡的語氣指南。

robot-perception

機器人感知系統設計、配置與優化，涵蓋攝影機、光達與感測器融合管線。包含相機校正、3D 重建與生產環境部署的最佳實踐。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 整合模式：串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇（Haiku/Sonnet/Opus）、提示詞快取及 AI 工程成本管理。