Agent Skills Hub

plan-writing

為 AI 代理設計的結構化任務規劃框架，將複雜功能、重構與錯誤修復分解為可操作、可驗證的步驟。

java-coding-standards

強制執行高品質 Java 17+ 編碼標準、Spring Boot 慣例以及可維護的專案架構。

btca-cli

操作 btca CLI 進行原始碼優先的研究。管理 Git、本機目錄與 npm 資源，確保 AI 的回答基於實際程式碼庫而非過時的文件。

prompt-lookup

透過 prompts.chat 搜尋、發掘並優化 AI 提示詞。存取數千個專為 ChatGPT、Claude 等 AI 模型設計的社群精選提示詞。

ai-collaboration-standards

防止 AI 幻覺，確保在分析程式碼、技術文件或提供建議時，輸出具備證據支持且可驗證的內容。

help

互動式工作區探索指南，提供專家代理人、自動化工作流程、CLI 工具及活動生命週期掛鉤的使用說明。

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。

workflow-execute-plans

以小型、可驗證的批次執行實作計劃，並在每個階段設置回饋暫停點，以防止偏離目標並確保代碼品質。

shift-left-testing

透過將測試活動移至開發生命週期的早期階段來加速軟體交付，利用 AI 驅動的需求驗證、TDD 與自動化 CI 管線，降低缺陷修復成本。

arduino-mcp

一個 MCP 伺服器，讓 AI 代理能夠編輯、管理並編譯 Arduino IDE 2.0 草稿，支援原始碼操作及透過 arduino-cli 進行自動化建置。

managing-git-workflow

標準化 HASH 開發流程，包含分支命名、Linear 問題追蹤、PR 模板及審核程序。

pr-review-fix-loop

自動化 PR 審查與修復循環。透過調度子代理程式進行程式碼、CI 狀態與評論分析，並循環執行修復直到 PR 達到通過標準。