Agent Skills Hub

refactoring

基於檢查器的重構代理，透過自動化模式提取來解決循環複雜度、原始類型偏執和函數過長等程式碼維護問題。

toh-framework

專為 AI 生成程式碼設計的安全性優先稽核框架。提供多層級防護，包含硬編碼金鑰檢測、危險程式碼模式識別，以及針對現代 Web 應用程式的完整漏洞審計。

prp-manager

透過 Context Engineering 原則，為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs)，實現軟體開發一次成功。

workflows-plan

將功能需求、錯誤報告與改進建議轉化為結構化且可執行的 Markdown 專案計畫，並結合程式碼庫研究與產業最佳實踐。

ash

GitHub 工作流程助理，整合 git 與 gh CLI 工具，用於管理儲存庫、分支、PR 及問題。

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。

etudes

一款積極的衝刺教練，協助開發者克服拖延與過度規劃，透過生成 5 天可執行的任務清單、追蹤進度並維持專案動能。

Writing Hookify Rules

建立並設定 Hookify 規則，以監控檔案、Bash 指令或使用者提示中的特定模式。

temporal

自動化將 Netflix Conductor 工作流遷移至 Temporal Python，包含伺服器編排、Worker 管理與工作流疑難排解。

test-design-techniques

使用邊界值分析、等價分割、決策表及組合測試等專業技術，優化測試設計，最大化覆蓋率並減少冗餘測試。

structured-code-review

執行結構化的五階段程式碼審查，涵蓋需求合規性、正確性、程式碼品質、測試與安全性。提供分類後的具體改進建議（嚴重/主要/次要/微調）。

mutation-testing-js

使用 Stryker 進行 JavaScript/TypeScript 突變測試。分析分支代碼以發現薄弱或缺失的測試，驗證測試有效性，並增強 Node.js 測試套件。