Agent Skills Hub

diagram

使用圖表驅動開發 (DDD) 方法維護與同步統一影響圖，將技術架構與用戶價值連結。

frontend-design-review

評估、審核並構建具有高品質設計、符合無障礙標準及設計系統規範的生產級前端介面。

data-storytelling

將原始數據轉化為引人入勝的敘事，運用視覺化策略、敘事框架與說服性結構，協助分析師進行高階報告與數據決策。

steering-specs-generator

透過引導式訪談提取隱性工程知識，並生成結構化的指導規範 (steerings)，以建立一致的專案標準與約定。

gog

功能強大的 Google Workspace 命令列工具，用於自動化與管理 Gmail、行事曆、雲端硬碟、試算表與文件。

MLOps Industrialization

一套將實驗性機器學習原型轉換為穩健、可發佈的 Python 套件之框架，採用 src 配置、混合架構與嚴謹的設定管理。

rag-implementation

使用向量資料庫、語意搜尋與 LangGraph 構建生產級 RAG 系統，為 LLM 提供外部知識基礎。

Documenting Code

將專案文件與程式碼同步。使用 init-project 標準維護功能規格、API 合約與 README，確保可追蹤性與完整性。

prompt-writing

為 AI 助手創建、優化與精煉高品質 YAML 提示詞，提供結構指南、模板模式與品質規範。

product-discovery

透過機會解決方案樹、假設映射與假設導向的實驗，進行結構化的產品探索，以降低產品開發風險。

stripe-patterns

Stripe 付款整合模式，涵蓋結帳、Webhook 與訂閱。確保 API 安全使用、冪等性、簽章驗證與測試合規性。

pavlok

透過 Pavlok API 觸發硬體刺激（震動、嗶聲或電擊），用於習慣養成或提供任務管理的物理回饋。