Agent Skills Hub

mcp-gateway-patterns

MCP Gateway 設計模式，用於管理 Agent Gateway、子進程 (Subprocess) 及 Daemon 隔離策略，以優化上下文 Token 使用與系統效能。

core-principles

React 19 單頁應用開發的架構治理與專案標準，確保技術堆疊整合、專案結構與代理執行規則的一致性。

bunjs-architecture

為 Bun.js 應用程式實施整潔架構：分層模式（路由/控制器/服務/儲存庫）、camelCase 命名慣例、Prisma 綱要設計及結構化實作工作流程。

orchestration-patterns

用於編排長期代理任務、證據導向交付以及遵循 Simon Willison 迭代循環的自動化 QA 門控的框架。

skill-repo

標準化、驗證與管理 Netresearch AI Agent 技能儲存庫，提供自動化結構執行、發布工作流程與授權合規工具。

fastapi-clean-architecture

使用 Clean Architecture 原則建構模組化 FastAPI 應用程式，包含領域驅動設計、依賴注入、Repository 模式及測試策略，適用於可擴充的 Python 後端服務。

MLOps Industrialization

一套將實驗性機器學習原型轉換為穩健、可發佈的 Python 套件之框架，採用 src 配置、混合架構與嚴謹的設定管理。

e2b

為 AI 生成程式碼提供安全、隔離的雲端沙盒環境，支援多語言執行、檔案系統管理，並可透過 E2B MCP 閘道進行工具整合。

start

啟動自動化逆向工程，探索程式碼庫架構、層級與技術堆疊，以利於系統現代化或文件編撰。

implement-feature

使用架構優先設計、TDD、豐富領域模型與 Swift 6.2 模式實作功能的指南，確保領域、基礎設施與應用層之間的清晰隔離。

java-coding-standards

強制執行高品質 Java 17+ 編碼標準、Spring Boot 慣例以及可維護的專案架構。

error-handling

實作強健的後端錯誤處理機制，包含自訂錯誤類別、中間件、結構化日誌以及復原模式。