Agent Skills Hub

python-plan-optimization

為 Python 代碼提供 6 階段唯讀分析的工作流程，根據專案類型（從 POC 到開源）檢測設計原則違規、程式碼異味並建議現代化改善方案。

java-test

執行基於 Gradle 的 Java 測試，過濾失敗結果與關鍵統計數據，並提供精簡報告以簡化後端開發與除錯。

context-cascade

為 Claude Code 設計的巢狀插件架構，透過動態載入 Playbooks、Skills 與 Agents，有效節省超過 90% 的上下文標記空間。

scientific-visualization

用於生成符合出版要求的科學圖表、多面板佈局及期刊格式之元技能，支援 matplotlib、seaborn 及 plotly。

ci

自動化 CI/CD 事故響應與 GitHub Actions 管道失敗分析。提供安全的修復建議，並協助解決構建與測試錯誤。

context-fundamentals

情境工程基礎指南：為 AI 代理優化 Token 預算、注意力機制及系統架構。

condition-based-waiting

使用條件式輪詢取代隨意的測試逾時設定，藉此消除軟體測試中的不穩定測試、競爭條件與時間依賴性失敗，提升測試套件的可靠度。

Global Coding Style

應用務實編碼標準：包含明確命名、單一職責函數、防禦性程式設計，以及確定性副作用，拒絕過度設計與臆測性功能。

playwright-best-practices

提供編寫 Playwright 測試的最佳實踐指南，包含定位器策略、斷言規範及 CI/代理集成建議。

docs-voice

強制執行 React 文件編寫的專業語氣、風格與技術準則，確保 Learn、Reference 與 Blog 頁面內容的一致性。

p9

P9 技術領隊模式：透過任務提示（六要素）管理 P8 代理團隊，無需親自撰寫程式碼。負責專案管理、任務拆解，並協調 3 個以上平行代理執行任務。

start

啟動自動化逆向工程，探索程式碼庫架構、層級與技術堆疊，以利於系統現代化或文件編撰。