Agent Skills Hub

markdown-token-optimizer

分析 Markdown 檔案以識別浪費 Token 的模式，並提供具體優化建議，以提高文件對 AI 的 Token 使用效率與清晰度。

evaluation

為 AI 代理構建系統化的評估框架，利用多維評分標準、LLM-as-a-judge 與回歸測試，量測代理效能、品質及上下文工程的有效性。

memov

AI 輔助代碼代理版本控制。透過 MemoV 自動追蹤提示詞、上下文與差異，確保完整可追溯性，且不污染 Git 歷史紀錄。

data-analysis

資料分析專員：進行探索性資料分析、統計建模、SQL 查詢與 Python 資料視覺化，透過嚴謹的量化方法將原始數據轉化為可操作的洞察。

skill-template

為建立與記錄模組化代理技能所設計的標準化模板，確保在 AI 代理系統中實現一致且高效的上下文工程。

customer-journey-map

建立客戶旅程地圖，追蹤階段、接觸點與情緒，診斷斷層體驗並讓團隊對齊完整的客戶流程。

huginn-onboard

將資產從 EVM 鏈橋接至 Starknet，部署代理帳戶，並向 HuginnRegistry 註冊身份，以實現自主 AI 代理的入職流程。

vibe-agents

為您的專案產生 AGENTS.md 與 AI 設定檔 (Cursor, Claude, Gemini, Copilot)，優化您的 vibe-coding 工作流並維持跨工作階段的上下文關聯。

medical-research

自動化檢索 PubMed 科學文獻並生成生物醫學研究的平實語言摘要。

youtube-rl-tracker

一個受強化學習啟發的 YouTube 績效追蹤工具，透過系統化記錄來優化縮圖、標題與影片鉤子。

multi-llm-advisor

透過 OpenAI Codex 與 Google Gemini 獲取架構、程式碼審查與除錯的專家觀點，並透明化呈現所有 AI 推論與建議。

context-engineering-collection

一套用於上下文工程、多代理架構及生產級代理系統優化的結構化代理技能集。