Agent Skills Hub

deep-reading-analyst

深度閱讀與分析框架，運用 SCQA、第一性原理、系統思考等 10 種以上思維模型，協助您拆解複雜文章與學術報告。

evaluating-code-models

使用 BigCode Evaluation Harness 評估代碼生成模型。包含 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基準測試，並提供多語言編碼模型的 pass@k 指標評估。

rag-engineer

架構與優化生產級別的 RAG 系統。精通嵌入模型、向量資料庫、分塊策略及檢索管線，提升 LLM 應用的精確度。

text-to-sql

將自然語言查詢轉換為安全且最佳化的 SQL。透過資料庫架構感知與參數化查詢生成，自動化資料庫互動過程。

web-research

透過 Pollinations 文字 API 結合 Gemini 與 Perplexity 等搜尋增強模型，取得即時且具備網路參照的精準研究答案。

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。

notebooklm

直接從 Claude Code 查詢 Google NotebookLM 筆記，取得基於來源、附帶引用的 Gemini 精準回答。支援持久身份驗證、筆記庫管理以及自動化瀏覽器文檔檢索。

context-degradation

診斷、隔離並緩解 LLM 上下文故障（如中間丟失、中毒、干擾及衝突），提升 AI 代理的執行可靠性。

memory-systems

指導代理人記憶系統的實作，比較主流框架（Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee），並設計用於跨會話知識保留的持久化架構。

paperbanana

使用 AI 自動化技術，將 CSV 或 JSON 資料轉換為適合學術出版的高品質統計圖表。

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。

sequential-thinking

結構化推理工具，用於複雜問題分解、分步分析、一致性驗證以及帶有置信度評分的證據合成。