Agent Skills Hub

meta

Meta 行銷自動化 CLI，支援 Graph API、廣告活動管理、洞察報告與 Instagram 發布，並具備嚴格的失敗關閉安全性。

rigup.nix

一個基於 Nix 的模組化 AI 代理裝備建構框架，提供可參數化的技能、知識管理及自動化工具配置功能。

long-running-agent

為 AI 代理程式設計的框架，可在多個上下文視窗中保持狀態，讓代理程式能夠完成複雜的長期程式設計任務，而不遺失進度或上下文。

nano-image-generator

使用 Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro) AI 模型生成應用程式圖示、Logo、行銷橫幅及各類插圖等專業視覺素材。

ring:testing-skills-with-subagents

用於構建健壯 AI Agent 技能的元技能，採用測試驅動開發 (TDD) 方法：定義失敗 (RED)、實作技能 (GREEN) 並修補合理化漏洞 (REFACTOR)。

clean-code

實用且精簡的 AI 程式碼標準，專注於乾淨程式碼、簡潔性與可維護性。強制執行 SRP、DRY 與 KISS 等最佳實踐，避免過度設計。

vcad

面向 AI 代理的參數化 CAD 工具。透過 MCP 工具以程式化方式建立 3D 模型與機械零件，支援布林運算、陣列與多格式匯出 (STL, GLB, STEP)。

self-reviewer

為 AI 代理實作自動化的關鍵自我驗證層，在完成任務前確保程式碼品質、安全性及需求一致性。

context-driven-testing

運用情境導向測試原則，根據專案目標、風險與限制調整測試策略，而非盲目依賴通用最佳實踐。

linkedin-post-engine

專為 LinkedIn 打造的 AI 貼文引擎，運用研究導向的鉤子與結構，協助創作者撰寫高互動率的專業內容、觀點分享與創始人更新。

trigger-dev-tasks

專注於 Trigger.dev 背景任務與 AI 工作流的專家助手，協助開發、設計與優化高可靠性的非同步 TypeScript 任務架構。

alphaear-deepear-lite

從 DeepEar Lite 平台獲取即時金融訊號、傳導鏈推理及市場信心指標，協助 AI 代理進行深度市場分析。