Agent Skills Hub

nav-task

管理 Navigator 任務文件：建立實作計畫、封存已完成功能，並維護 Claude Code 工作流程的任務索引。

context-management

為 AI 代理提供主動式上下文視窗管理，透過智慧令牌監控、快照建立與選擇性狀態恢復，確保長會話期間的連續性。

browser-debugger

使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 視覺模型進行 UI 測試、設計一致性驗證及瀏覽器除錯。

land

自動化 PR 生命周期管理：監控衝突、解決 CI 失敗、處理審查回饋，並在綠燈時執行 Squash 合併以進行安全的代碼整合。

Global Validation

實作強健的伺服器端與用戶端輸入驗證，運用清理與白名單機制，預防注入攻擊並確保資料完整性。

troubleshooting-docs

自動化記錄已解決的技術問題，利用 YAML 前言、分類目錄與結構化知識庫，專為 JUCE 外掛程式開發所設計。

markdown-token-optimizer

分析 Markdown 檔案以識別浪費 Token 的模式，並提供具體優化建議，以提高文件對 AI 的 Token 使用效率與清晰度。

analysis-phase

在軟體功能開發過程中，驗證跨工件（規格、計畫、任務）一致性並偵測破壞性變更（API、資料庫、UI）。

mcp-prompts

一種智慧型開發編排技能，透過 mcp-prompts 整合，提供自我優化的程式碼分析、建置錯誤診斷與自動化工作流程配置。

project-development

一套管理 LLM 專案生命週期的框架，涵蓋評估任務模型契合度、架構設計、結構化輸出解析及代理輔助開發流程。

humanizer

移除 AI 生成的寫作模式，為文字注入自然的人文氣息。修復機械化的措辭、AI 慣用詞彙過度使用以及單調的結構，讓內容讀起來更真實自然。

cc-stack-analysis

用於審核和驗證 Claude Code 配置（技能、鉤子、指令）的結構完整性、命名規範及最佳實踐的專家工具。