Agent Skills Hub

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。

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。

market-debrief-cn

A股收盤後深度分析工具，利用多 Agent 平行架構、AkShare 行情數據與 Tavily 新聞，自動生成三文魚粉風格（FT-style）的交互式 HTML 日報。

styler

將容易發生解析錯誤的複雜 bash 指令轉換為可靠的暫存腳本，以確保穩定執行。

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。

codex-cli

編排 Codex CLI 以實現高效平行程式開發、自動化任務與工作階段管理，優化 Token 使用量並提升開發效率。

strategy-scaling-architecture

spectre-build 的架構規劃與擴展，涵蓋 GUI、伺服器層、多模型支援以及工業級管線編排。

literature-review

透過 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 進行系統性文獻回顧，包含人工智慧驅動的綜述、核實引用以及強制性的科學圖表生成。

schema-markup

實作 Schema.org 結構化資料以提升搜尋結果可見度，增加豐富網頁摘要的資格並驗證內容詮釋資料。

planning-with-files

實作類似 Manus 的持久化 Markdown 規劃流程，用於複雜的工作流、專案追蹤與研究管理，優化 AI 代理的注意力與記憶效能。

backend-core

語言無關的後端架構模式，涵蓋 API 設計、身分驗證、安全性協定與資料庫建模。

wiki-llms-txt

自動產生 llms.txt 與 llms-full.txt 檔案，為專案文件提供人工智慧友善的閱讀格式與專案上下文。