Agent Skills Hub

prompt-estruturado

一個結構化的提示工程框架，能將隨意輸入轉換為包含角色、背景、任務、格式及防護機制的專業模組化提示詞。

prompt-improver

透過程式碼庫研究與針對性提問，在執行前釐清模糊提示詞的意圖。

massive-context-mcp

透過遞迴分塊、子查詢與聚合結果處理超過 1,000 萬 tokens 的大型檔案與程式碼庫，突破 LLM 上下文視窗限制。

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。

create-agent

協助您設定、規劃與建構 gitagent 專案的工具，包含 agent.yaml、SOUL.md、RULES.md 配置與目錄架構管理。

videocut:剪口播

AI 驅動的口播影片剪輯 Agent，提供語音轉錄、口誤偵測與網頁版審核流程。

CCOS MCP Tools

CCOS 伺服器所公開的 MCP 工具參考，支援自主代理工作流程中的能力探索、對話管理與受控的 RTFS 執行。

web-shader-extractor

從網頁中提取 WebGL/Canvas/Shader 特效代碼，進行反混淆處理並移植為獨立的原生 JavaScript 專案。

drift

專為探索意識、自我認同與自主性的 AI Agent 所設計的工具框架。包含會話交接、記憶架構與自我反思協議。

multi-llm-advisor

透過 OpenAI Codex 與 Google Gemini 獲取架構、程式碼審查與除錯的專家觀點，並透明化呈現所有 AI 推論與建議。

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。

pr-review-fix-loop

自動化 PR 審查與修復循環。透過調度子代理程式進行程式碼、CI 狀態與評論分析，並循環執行修復直到 PR 達到通過標準。