Agent Skills Hub

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。

identify-assumptions-existing

透過價值、易用性、可行性與營運可行性四個維度，利用多角度批判性思維對現有產品功能進行風險假設評估與壓力測試。

claude-opus-4-5-migration

將您的程式碼、提示詞與 API 呼叫從 Claude Sonnet 4.0/4.5 或 Opus 4.1 遷移至 Opus 4.5，並自動調整相關設定。

context-optimization

透過 KV 快取、觀察遮罩、基於摘要的壓縮與內容分割技術，優化代理程式的上下文窗口，以降低成本並減少延遲。

refactoring

基於檢查器的重構代理，透過自動化模式提取來解決循環複雜度、原始類型偏執和函數過長等程式碼維護問題。

Global Coding Style

應用務實編碼標準：包含明確命名、單一職責函數、防禦性程式設計，以及確定性副作用，拒絕過度設計與臆測性功能。

refactoring-patterns

透過 TDD 循環與自動化測試驗證，安全地重構程式碼以提升結構與可維護性，同時確保功能行為不變。

opper-api

直接存取 Opper REST API，用於 LLM 編排、模型管理、任務執行，以及從 OpenAI、Anthropic 或 OpenRouter 進行無縫遷移。

guard

為提示詞中的 JSON 數據提供認知安全分析，防止大型語言模型在處理不完整或大規模數據集時產生幻覺與推理錯誤。

ai-writing-detection

全面的 AI 文本檢測框架。透過詞彙分析、結構模式、模型指紋與技術後設資料比對，精準辨識 AI 生成內容與寫作痕跡。

memory-hygiene

為 Clawdbot 審核、清理與優化向量記憶體。防止 Token 浪費，清除無效垃圾資料，並透過 LanceDB 維護自動化記憶體清潔。

linear-issue-creator

建立結構化的 Linear 議題（主議題 + 子議題），自動處理專案連結、標題前綴、標籤與 PRD 內容流程，專為全端開發者設計。