Agent Skills Hub

evaluation

為 AI 代理構建系統化的評估框架，利用多維評分標準、LLM-as-a-judge 與回歸測試，量測代理效能、品質及上下文工程的有效性。

certification-proflie

一種專案特定的技能模板，用於維護 AI 驅動全端應用程式中的架構一致性、編碼標準與部署流程。

openai-agents-sdk

使用 OpenAI Agents SDK (Python) 構建 AI 代理。支援多代理協作、函數工具、狀態化對話、串流傳輸以及透過 LiteLLM 進行 Azure OpenAI 集成。

grafana-dashboards

建立與管理生產級 Grafana 儀表板，用於系統可觀測性、即時指標視覺化與監控。

command-executor

安全地執行、測試並驗證文件中的命令，支援真實輸出擷取、效能追蹤與 Git 安全協定。

pymc

使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型，執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷，並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。

clawhub-lovable

加速在 Lovable 上進行臨床與醫療應用開發。專為 OpenClaw 臨床黑客松參與者設計，提供臨床 MVP 開發與安全合規實踐。

juliaz-tool-builder

為 Julia 代理系統設計與實作高品質工具架構與描述的專家指引，確保工具執行可靠性並減少模型幻覺。

holistic-testing-pact

運用 PACT（主動、自主、協作、目標導向）原則的整體測試模型，為現代軟體系統構建品質文化與測試策略。

nelson

以英國皇家海軍中隊為隱喻的軟體開發多代理協調系統，具備任務規劃、並行任務協調與嚴謹的稽核日誌功能。

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。

skr

用於管理、建置及部署 Agent Skills 的命令列工具，支援將技能打包為 OCI 成品並在生態系統中共享。