Agent Skills Hub

requirement

撰寫結構良好的使用者故事和需求文件，遵循 INVEST 準則。

agent-architecture

實作生產級 AI 代理。包含 LangGraph、工具調用護欄、SSE 串流、情節記憶與 pgvector。提供反模式分析與修正代碼。

identify-assumptions-existing

透過價值、易用性、可行性與營運可行性四個維度，利用多角度批判性思維對現有產品功能進行風險假設評估與壓力測試。

browser-use

基於 Model Context Protocol 的 AI 瀏覽器自動化伺服器，支援網頁互動、數據提取與深度研究。

request-optimizer

一個智慧閘道，可分析、評分並將使用者請求路由至 27 個代理、27 個技能與 14 個 MCP，以優化 Claude Code 的執行效率。

integrating-stripe-webhooks

解決 Stripe webhook「原始主體」與簽名驗證錯誤，提供 Fastify、Express 與 FastAPI 的特定框架實作，並修復常見的 TypeScript 訂閱資料映射問題。

pymc

使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型，執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷，並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。

product-discovery

透過機會解決方案樹、假設映射與假設導向的實驗，進行結構化的產品探索，以降低產品開發風險。

pipeline

管理 SignalRoom 行銷平台的 dlt 資料管線與 Temporal 工作流。支援同步 Everflow、Redtrack 與 S3 資料至 Postgres，並執行狀態檢查與除錯。

discovery.problem_framing

在開始解決方案前，定義核心客戶問題、證據與成功假設，確保產品發現階段的工作具備數據基礎。

ops-devops-platform

DevOps 與平台工程模式：Kubernetes、Terraform、GitOps、CI/CD、可觀測性、事件回應及雲原生營運。

performance-optimization

透過 Redis 快取、叢集運算、效能剖析與監控技術，優化 Node.js 應用程式效能，打造高效且可擴展的後端服務。