Agent Skills Hub

ae-mcp

透過 Model Context Protocol 自動化 Adobe After Effects。管理合成、圖層、關鍵影格、效果與表達式，適用於動態圖形、標題卡與標誌動畫。

data-visualization

使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 創建專業數據可視化。包含圖表選擇指南、設計原則、無障礙標準及出版級圖表的代碼模板。

feature-prioritization

一種結構化的決策工具，應用 RICE、MoSCoW、Kano 和價值與努力等框架，透過數據驅動的客觀性來確定軟體功能、產品藍圖項目以及開發與否的決策優先級。

data-viz-plots

使用 matplotlib 和 seaborn 建立可發表等級的圖表與視覺化，並可在任何 LLM 環境下本地運行。

mcp-setup

為 Claude Code 自動設定與配置 MCP 伺服器，以實現與外部資料庫、API 和檔案系統的無縫整合。

data-storytelling

將原始數據轉化為引人入勝的敘事，運用視覺化策略、敘事框架與說服性結構，協助分析師進行高階報告與數據決策。

tavily-search

使用 Tavily API 進行即時網頁搜尋與內容擷取的工具，適用於研究、資訊收集與獲取最新網路資訊。

financial-statements

生成財務報表（損益表、資產負債表、現金流量表），提供期間比較、差異分析及 GAAP 合規性檢查。

mcp-patterns

為 @youdotcom-oss/mcp STDIO 橋接器提供的維護模式，專注於傳輸生命週期管理、關閉保護機制及健全的錯誤處理。

data_processor

一個多範式 ETL 管線代理，支援批次與串流資料處理、自動結構推論以及可設定的 DAG 轉換，適用於異質資料來源。

data-extraction-patterns

為 GA4 與 GSC 分析數據提供提取、緩存與處理的最佳實踐模式，並整合 MCP 伺服器操作。

mcp-development

提供模型上下文協議 (MCP) 伺服器開發指南，涵蓋工具設計、資源處理及 AI/ML 整合模式。