Agent Skills Hub

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共找到 376 個技能

工程開發自動化
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創建、註冊與管理自訂代理工具及 MCP 伺服器,透過外部 API 與自訂邏輯擴展 AI 代理的功能。

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工程開發自動化
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Sage MCP 協議實現,用於整合外部工具伺服器與標準化 AI 模型上下文。

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生產力工程開發
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使用 OpenAI ChatKit React 組件實現生產就緒的 AI 聊天介面。功能包含 hook 配置、流式傳輸、主題自定義、對話歷史與 Next.js 應用程式的自定義工具整合。

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工程開發自動化資料分析
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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。

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工程開發生產力自動化
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GitHub 儲存庫維護代理。自動化進行問題分類 (Triage)、PR 審查、問題分析與維護報告,確保儲存庫的長期健康、穩定性與成長。

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工程開發生產力自動化
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artifact-tracking

AI 優化專案追蹤系統,利用 YAML 與 Markdown 混合格式,實現高效率的專案編排、階段管理與自動化任務委派,大幅降低 Token 消耗。

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工程開發自動化
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eval-harness

AI 代理會話的正式評估框架,實施評估驅動開發 (EDD) 原則以確保代理可靠性。

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市場行銷資料分析生產力
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對登陸頁面進行結構化的 8 要素轉化率優化 (CRO) 審計,識別轉化阻礙並提供增長建議。

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工程開發自動化
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k0ntext

RPI 規劃階段:從研究文件中建立基於區塊且具有依賴感知能力的實作計劃,以進行結構化、原子化的開發。

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工程開發生產力自動化
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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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工程開發自動化
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Delegating to AWS Agent

實作 AI 代理委派架構,保持主上下文簡潔,降低 Token 成本,並隔離專業基礎設施或 API 任務。

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研究內容創作工程開發
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全面的 AI 文本檢測框架。透過詞彙分析、結構模式、模型指紋與技術後設資料比對,精準辨識 AI 生成內容與寫作痕跡。

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