Agent Skills Hub

rag-engineer

架構與優化生產級別的 RAG 系統。精通嵌入模型、向量資料庫、分塊策略及檢索管線，提升 LLM 應用的精確度。

skill-engineer

為 OpenClaw 技能開發提供多代理迭代優化與品質把關，透過標準化測試與生命週期管理提升技能效能。

memory-systems

指導代理人記憶系統的實作，比較主流框架（Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee），並設計用於跨會話知識保留的持久化架構。

skill-from-github

透過反向工程優質 GitHub 專案與開源方法論，建立高效能 AI 技能。

MLOps Industrialization

一套將實驗性機器學習原型轉換為穩健、可發佈的 Python 套件之框架，採用 src 配置、混合架構與嚴謹的設定管理。

nexau-agent

從零開始構建、配置與部署 NexAU Agent 的完整指南與開發框架，包含工具、提示詞與技能實現。

ui-implementer

根據 Figma 或設計稿實作 UI 組件，提供像素級精確度、智慧設計驗證與自適應代理切換功能。

k8s-troubleshooting

AI 驅動的 Kubernetes 與 OpenShift 故障排除工具。透過仿照 Popeye 的模式進行主動式叢集健康評估、除錯 Pod 失敗、分析日誌並驗證安全性。

wt

使用 git worktrees 管理隔離的 LlamaFarm 開發環境，實現平行代理程式工作階段與服務測試。

research-grants

撰寫 NSF、NIH、DOE、DARPA 和台灣國科會 (NSTC) 的競爭性研究計畫書。涵蓋機構特定規範、預算規劃、科學示意圖生成及合規性審查。

issue-resolver

自動化 GitHub Issue 分析、分類與解決方案規劃工具，完全整合規格驅動開發 (SDD) 工作流程。

wacli

透過命令列發送 WhatsApp 訊息給第三方、同步聊天記錄及搜尋對話。