Agent Skills Hub

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。

web-shader-extractor

從網頁中提取 WebGL/Canvas/Shader 特效代碼，進行反混淆處理並移植為獨立的原生 JavaScript 專案。

requirements-engineering

掌握 EARS 語法，將模糊的功能構想轉化為精確且可測試的需求規格、驗收標準及邊際情況文檔。

create-opencode-skill

自動化維護 OpenCode 技能知識庫的建立、更新與文件結構管理。

performance-correlation

將內容屬性與 GA4 和 GSC 指標進行關聯分析，以識別績效驅動因素並挖掘優化機會。

tools

統一的 LLM 函式呼叫與工具使用 API，支援 OpenAI、Anthropic、Google 與 Ollama，提供標準化的 JSON Schema 定義與執行流程。

xhs-writing-coach

小紅書（XHS）內容創作教練。運用爆款敘事模板與 CES 演算法邏輯，協助您撰寫標題、正文、標籤及互動引導，提升筆記流量與轉化率。

crd

為既有專案管理變更請求文件 (CRD) 工作流程，負責處理程式碼庫背景知識、影響分析並自動生成 CRD 文件。

deep-thinking

一套深度推理框架，透過多假設生成、嚴謹驗證與系統化分析，協助 AI 處理複雜的架構設計、除錯與高風險決策任務。

study-notes-creator

將複雜資訊轉換為結構化的學習筆記、總結與練習題，協助高效學習與知識記憶。

cascade-orchestrator

進階 AI 代理工作流編排，支援多模型路由、Codex 沙盒迭代、平行 swarm 執行及複雜管線中的持久化記憶體功能。

cross-plugin-detective

代理角色偵探技能標準化集成。將代理映射至代碼分析技能，並強制執行 claudemem 以實現索引內存代碼調查。