Agent Skills Hub

moai-essentials-debug

進階多語言除錯支援，包含堆疊追蹤分析、執行時期錯誤分類，以及針對容器與分散式系統的自動化診斷工具。

service-mesh-observability

為 Istio 和 Linkerd 服務網格實作生產級可觀測性，包含分佈式追蹤、指標儀表板及黃金信號監控。

root-cause-tracing

系統性除錯技能，透過追蹤呼叫堆疊找出問題根源，不僅僅是修補表象錯誤，更著重於識別原始觸發點並實施防禦性檢查。

featbit-opentelemetry

FeatBit OpenTelemetry 可觀測性整合專家指南。適用於設定指標、日誌、追蹤以及連接 OTEL 後端（如 Seq、Jaeger、Prometheus），以監控 FeatBit 後端服務效能。

Observability

PAI 多代理活動的即時監控儀表板，提供 WebSocket 串流、工作階段追蹤以及代理工作流程除錯功能。

rust-async-patterns

精通 Rust 非同步程式設計與 Tokio，涵蓋任務、通道、串流、錯誤處理及生產級併發模式。

error-handling

實作強健的後端錯誤處理機制，包含自訂錯誤類別、中間件、結構化日誌以及復原模式。

rust-developer

基於真實代碼審查的專家級 Rust 開發指南。適用於編寫慣用語代碼、效能調優、錯誤處理，並協助開發者避免 CLI 工具與生產環境中的常見陷阱。

rspack-sftrace

使用 LLVM XRay 追蹤 Rspack Rust 函式呼叫，用於效能分析、故障排除及視覺化執行流程。

evidence-first-debugging

強制執行嚴格的實證調試工作流程，利用結構化觀察、假設檢驗和因果驗證，消除技術調查中的推測。

syncause-debugger

為 Python、Node.js 與 Java 應用程式提供基於執行軌跡與 MCP 工具的實證除錯解決方案。

instruments-profiling

用於使用 Instruments/xctrace 進行原生 macOS 或 iOS 應用程式效能分析。涵蓋二進位選擇、CLI 指令、追蹤匯出以及常見除錯技巧。