Agent Skills Hub

training-data-curation

用於 LLM 後訓練（SFT/DPO/RLHF）的高品質數據集策劃指南，涵蓋數據格式、品質過濾與收集策略。

llmfit-advisor

分析本機硬體 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 並獲取最佳化的本機 LLM 模型推薦、量化設定與效能預估。

skill-creator

一個用於構建模組化、可重複使用 Agent 技能的框架。提供有關建構 SKILL.md、腳本、參考資料和資源的指南，以擴展 Claude 的功能。

avoid-feature-creep

協助軟體開發團隊與 AI 代理程式預防功能蔓延的框架，透過嚴格的驗證、待辦事項清理與明確的決策流程，落實範疇管理並交付精簡的 MVP 產品。

light-curve-preprocessing

使用 Lightkurve 進行天文光變曲線預處理與清潔。提供離群值移除、趨勢平滑化、去趨勢與資料品質標記處理工具，適用於天文時序資料分析。

scikit-learn

使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估，以及構建 Python 機器學習流程。

Data Analysis Helper

一個全方位的數據分析助手，支援載入數據集、執行統計計算、視覺化趨勢並生成專業的分析總結報告。

paper-reproduce

提供論文復現的系統性方法論，支援數據清理、統計驗證、樣本篩選及自動化產出學術復現報告（Markdown 與 LaTeX）。

statsmodels

Python 統計建模與計量經濟學函式庫。執行 OLS、GLM、混合模型、ARIMA、診斷與推論，適用於嚴謹的科學分析。

explain-concepts

利用費曼技巧、蘇格拉底教學法與認知負荷理論等大師級教學策略，將複雜概念轉化為清晰易懂的解釋。

meteorology-driver-classification

將氣象與環境變數分類為驅動因素類別，以進行一致的歸因分析與環境建模。

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。