Agent Skills Hub

mcp-setup

為 Claude Code 自動設定與配置 MCP 伺服器，以實現與外部資料庫、API 和檔案系統的無縫整合。

tldr

節省 token 的程式碼分析技能，支援呼叫圖、語義搜尋、影響分析與資料流追蹤。相比原始程式碼讀取節省約 95% token。

deepwiki-rs

AI 驅動的自動化文件生成引擎，可從程式碼庫自動分析並產生 C4 架構圖、技術規格書與程式碼分析。

claude-starter

一個 AI 驅動的技能，可針對複雜的程式設計任務，自動從 RAG 知識庫中檢索相關的專案上下文。

vm-infrastructure-ops

管理與排除運行 eth-realtime-collector 的 GCP e2-micro VM 故障。處理 systemd 錯誤、網路連線問題，並監控以太坊即時資料流的穩定性。

hash

為 HASH 智慧資料庫生態系統提供的 Zod 模式生成與驗證規則，確保型別安全與資料完整性。

qveris

透過 QVeris API 搜尋並執行動態工具，支援即時數據檢索、股票市場分析及各類網路任務。

langgraph-workflows

掌握 LangGraph 多智能體編排。使用監管者-工作者模式、條件路由與狀態管理，構建具備容錯能力的複雜 AI 工作流。

doc-reader

透過 llms.txt、MCP 搜尋與智慧解析策略，有效率地讀取並導航外部技術文件。

proactive-agent

透過 WAL 協定、持久化記憶緩衝區與自動化 Cron 排程，將 AI 代理轉變為能主動預測需求並持續優化的主動式夥伴。

memory-systems

指導代理人記憶系統的實作，比較主流框架（Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee），並設計用於跨會話知識保留的持久化架構。

symbols

透過智慧符號索引、領域分塊與架構層過濾，實現代碼庫的高效率導航。在探索或開發複雜系統時，可減少 60-95% 的 Token 使用量。