Agent Skills Hub

ray-skill

將偵錯數據、日誌和視覺化輸出發送到 Ray 桌面應用程式，以便進行即時開發回饋。

swarm

透過基於協議的行為治理，協調 Claude Code 並行工作集群，以執行複雜功能開發、多步驟重構及長時間運行的自動化編程任務。

mcp-builder

開發高品質 MCP (Model Context Protocol) 伺服器的指南，支援使用 Python 或 TypeScript 將外部 API 與服務整合至 LLM 工作流程中。

Swarm Orchestration

使用 agentic-flow 編排多代理群體，支援平行任務執行、動態拓撲與智慧協調。適用於構建分散式 AI 系統與擴展複雜的開發工作流程。

upstash-vector-db-skills

Upstash Vector DB 設定、語意搜尋、命名空間與向量嵌入模型。專為在 Next.js 16 與 Vercel 專案中建構高效向量搜尋功能而設計。

tanstack-query

TanStack Query v5 專業狀態管理模式，涵蓋查詢鍵工廠、資料變異、快取策略及 SSR 配置，適用於各類伺服器狀態管理任務。

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。

video-report

影片錯誤報告自動化生成工具，利用 Remotion 渲染提供的影片 URL 進行除錯。

debugging-strategies

跨語言除錯框架：包含科學除錯法、堆疊追蹤分析、日誌記錄策略，以及 Git bisect 與小黃鴨除錯法等進階技巧。

python

Python 編碼助手，提供最佳實踐、PEP 8 風格檢查、使用 pytest 自動化測試以及 uv 依賴管理。

gitlab-api

使用此基於 API 的工具自動化管理 GitLab 儲存庫。透過 AI 代理直接執行檔案操作、分支管理與專案追蹤。

clinical-trial-protocol-skill

為醫療器材與藥物生成臨床試驗方案。支援模組化路徑設計、研究整合，以及符合監管文件的草擬需求。