Agent Skills Hub

Data Analysis Helper

一個全方位的數據分析助手，支援載入數據集、執行統計計算、視覺化趨勢並生成專業的分析總結報告。

kagent

kagent 專家指南：用於構建、部署和管理 AI Agent、MCP 工具及 A2A 協議的 Kubernetes 原生框架。

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。

resume

恢復暫停的實驗循環，透過還原分支內容、載入配置、讀取結果歷史記錄及識別優化模式，協助您繼續進行迭代與研究。

d3js-data-visualization

使用 d3.js 建立互動式自訂資料視覺化，包含圖表、圖形與網路拓樸。適用於需要精細控制視覺元素、轉場動畫與互動行為的場景。

langgraph-workflows

掌握 LangGraph 多智能體編排。使用監管者-工作者模式、條件路由與狀態管理，構建具備容錯能力的複雜 AI 工作流。

strategy-scaling-architecture

spectre-build 的架構規劃與擴展，涵蓋 GUI、伺服器層、多模型支援以及工業級管線編排。

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使用 Apidog 與 MCP 伺服器自動化前端 API 整合。從 OpenAPI 規格生成 TypeScript 型別、TanStack Query 鉤子與基於 axios 的客戶端，確保 API 使用的一致性與型別安全。

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為構建 Claude API 生產級應用提供專家指導，涵蓋 SDK 使用、提示詞緩存、批量處理、串流傳輸、工具調用及成本優化策略。

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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。

reactive-ui-patterns

用於遠端數據獲取的響應式 UI 模式，透過 .current 屬性實現流暢的原位更新、保持滾動位置並有效管理載入狀態。

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生產環境測試策略，包含功能旗標、金絲雀部署、合成監控與混沌工程，確保線上系統的持續可靠性。