Agent Skills Hub

creative-thinking-for-research

應用認知科學框架於計算機科學與人工智慧研究，透過系統化的創造力策略生成具備原創性的研究方向。

hf-mcp

透過 MCP 將您的 AI 代理連接至 Hugging Face Hub。搜尋模型、資料集與論文，管理儲存庫，執行雲端運算任務，並將 Gradio Spaces 作為 AI 工具呼叫使用。

github-workflow-automation

AI 驅動的 GitHub Actions 自動化，具備群體智慧工作流編排、智慧 CI/CD 管線管理及自主儲存庫維護功能。

spawn-decision

專為協調系統設計的決策代理，用於處理複雜的架構選擇、任務規劃與錯誤排除。

paper-figure

從實驗數據生成學術論文級別的出版品質圖表與 LaTeX 表格。

sales-ai-assistant

銷售AI助手，能將業務場景自動轉化為AI提示詞，協助銷售人員快速生成高品質郵件、方案與分析報告，無需具備提示詞撰寫技能。

pattern-detection

分析並識別代碼庫模式（命名、架構、測試），以確保開發過程中的一致性與標準執行。

statistical-analysis

引導式統計分析，包含測試選擇、假設檢定、效能分析及 APA 格式報告，適用於學術與實驗研究。

pytorch-lightning

PyTorch Lightning 深度學習框架技能：自動化模型訓練、多 GPU 編排、數據管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分散式訓練策略。

ai-multimodal

使用 Google Gemini 處理與生成多媒體內容。支援音訊轉錄、影像辨識、影片分析、PDF 解析及 AI 圖像生成，具備超長上下文窗口，適用於複雜的多模態 AI 任務。

tweet-rl-tracker

基於 Notion 的推文效能追蹤系統，透過強化學習原理實現數據驅動的內容實驗與優化。

cohort-analysis

執行使用者參與數據的世代分析。識別留存趨勢、功能採用率、流失模式，並透過定量數據分析生成可執行的研究建議。