Agent Skills Hub

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。

voice-apply

透過可配置的 YAML 模板將內容轉換為特定的語音配置、語氣或風格，以確保品牌與敘事輸出的一致性。

orchestrator

Claude Code 的自主多代理協調框架，具備記憶驅動工作流程、優先並行執行、基於亞里斯多德原則的拆解與多階段品質把關。

analytics-interpretation

分析 GA4 與 GSC 數據，透過自動化基準測試、狀態指標及可執行的內容優化建議，提升網站成效。

inno-prepare-resources

自動化研究資源準備工作，包括載入實例、搜尋 GitHub 程式碼庫、建立資料集描述以及下載 arXiv 論文。

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。

gpt-researcher

GPT Researcher 是一個自主 AI 代理，專為全面的網頁與本地研究而設計，採用規劃-執行-發佈架構，可產出詳盡且具引用的研究報告。

claude-rag-skills

一套專業工具集，用於在 Claude Code 環境中審核、評估、切分文件及構建生產級 RAG 管線。

prompt-engineering-patterns

掌握先進的提示工程技術，以最大化生產環境中大型語言模型（LLM）的性能、可靠性和可控性。

prompt-optimizer

透過成熟的提示工程原則，將模糊或結構不良的指令轉換為優化且高效的 AI 模型提示，提升執行品質與準確性。

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。

llmintegration

支援 Claude、GPT、Gemini 與 Ollama 的多模型 LLM 整合方案。包含 API 對接、提示工程、Token 管理及模型中立的編排架構。