Agent Skills Hub

steve

使用 Accessibility API 自動化 macOS 應用程式，適用於確定性 UI 控制、自動化測試及 AI 代理腳本編寫。

training-data-curation

用於 LLM 後訓練（SFT/DPO/RLHF）的高品質數據集策劃指南，涵蓋數據格式、品質過濾與收集策略。

synapse-a2a

基於 Google A2A 協議的多代理協作框架。實現了基於 CLI 的 AI 工具間的訊息傳遞、任務委派與自動化協調。

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AWS EKS 管理：叢集佈建、節點群組編排、IRSA 安全性與 Kubernetes 工作負載部署。

karpathy-guidelines

為 LLM 設定的程式開發行為準則，旨在減少錯誤、落實最佳實踐，並透過強調簡潔性、精確修改與目標導向驗證來提升代碼品質。

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撰寫結構良好的使用者故事和需求文件，遵循 INVEST 準則。

claude-md-enhancer

用於建立、維護與增強 CLAUDE.md 檔案的自動化工具，確保您的專案 AI 輔助開發準則準確、模組化且符合最佳實踐。

wordpress-elementor

透過 WP-CLI 或視覺化瀏覽器自動化，編輯 WordPress 網站上的 Elementor 頁面並管理模板。

plan-down

方法驅動的規劃工作流程，使用 zen-mcp 工具將任務分解為結構化的 plan.md 文件，並根據用戶的明確度與自動化需求進行適應性調整。

wiki-llms-txt

自動產生 llms.txt 與 llms-full.txt 檔案，為專案文件提供人工智慧友善的閱讀格式與專案上下文。

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一個用於生成 ASCII 藝術的代理技能，針對無需反覆修改的一次性藝術輸出進行了優化。

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自動化流程，用於下載、拆分並深度解析學術 PDF。通過分批處理技術確保閱讀品質，避免因內容過長導致的脈絡遺失與上下文視窗崩潰。