Agent Skills Hub

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為 Turso 資料庫執行嚴格的程式碼品質、正確性及 Rust 設計模式，優先考慮資料完整性、效能以及易於維護的慣用語法。

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標準化、驗證與管理 Netresearch AI Agent 技能儲存庫，提供自動化結構執行、發布工作流程與授權合規工具。

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自動化 lading 效能最佳化的提交流程，包含分支管理、git 提交與 Pull Request 建立。

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Claude Code 高級開發指南，涵蓋 REPL 環境、MCP 整合、開發工作流及 AI 輔助編程最佳實踐，助力提升開發效率。

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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-to-backend-requirements

標準化前端溝通，透過記錄後端開發人員所需的數據需求與業務規則，確保在不指定實作細節的情況下達到清晰的開發共識。

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一套結構化的檔案式待辦事項追蹤系統，用於管理技術債、協調程式碼審查工作流程，並直接在儲存庫內進行任務追蹤。

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將複雜的開發需求拆解為可執行的任務序列，並針對多代理環境進行委派分析。

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TanStack Query、Router 與 Start 的整合模式與最佳實踐。確保全端資料流的類型安全、高效的 SSR 與統一的快取機制。

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審查 UI 代碼以符合 Web 介面準則。自動檢查可訪問性、設計標準及 UX 最佳實踐。

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用於構建健壯 AI Agent 技能的元技能，採用測試驅動開發 (TDD) 方法：定義失敗 (RED)、實作技能 (GREEN) 並修補合理化漏洞 (REFACTOR)。

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