Agent Skills Hub

guard

為提示詞中的 JSON 數據提供認知安全分析，防止大型語言模型在處理不完整或大規模數據集時產生幻覺與推理錯誤。

log-focus-debug

DashPlayer 日志聚焦除錯技能：隔離功能日誌鏈、注入臨時標記（[FOCUS:token]），並確保任務完成後清理除錯代碼。

documentation

撰寫、建構與維護技術文件，涵蓋 README、API 文件、操作手冊與架構規範，協助團隊保持一致性與資訊同步。

memory-hygiene

為 Clawdbot 審核、清理與優化向量記憶體。防止 Token 浪費，清除無效垃圾資料，並透過 LanceDB 維護自動化記憶體清潔。

doc-sync

同步並維護儲存庫中的 CLAUDE.md 與 README.md 文件層級，確保 AI 代理程式擁有即時且一致的上下文資訊。

massive-context-mcp

透過遞迴分塊、子查詢與聚合結果處理超過 1,000 萬 tokens 的大型檔案與程式碼庫，突破 LLM 上下文視窗限制。

dlt-skill

建立、管理與除錯 dlt (data load tool) 資料管線，將資料從 API、資料庫及自訂來源匯入 DuckDB、BigQuery 或 Snowflake 等目標。

Global Documentation

確保技術專案符合標準化的全域文件規範，維護儲存庫與代理工作流程的一致性。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 整合模式：串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇（Haiku/Sonnet/Opus）、提示詞快取及 AI 工程成本管理。

ReasoningBank Intelligence

透過 ReasoningBank 實現代理程式的自適應學習，進行模式識別、策略優化與持續改進。

doc-audit

審核 Packmind 文件，將 MDX 檔案與程式碼庫交叉比對，以偵測無效連結、過時的 CLI 參考及文件缺漏。

youtube-digest

自動提取 YouTube 字幕並進行 AI 摘要與中文翻譯，同時提供三種難度的互動式理解測驗，幫助深入掌握影片內容。