Agent Skills Hub

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共找到 381 個技能

工程開發自動化
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qstash-js

使用官方 Upstash QStash JavaScript/TypeScript SDK 來管理無伺服器訊息傳遞、任務排程與 Webhook 驗證。

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工程開發自動化
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unity-mcp-orchestrator

透過 MCP 工具編排 Unity 編輯器。支援 AI 在 Unity 專案中建立遊戲物件、編輯腳本、管理場景及自動化測試。

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工程開發生產力
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figma

利用 Figma MCP 伺服器獲取設計數據、提取資源,並將 Figma 節點轉換為符合設計系統規範的 React 與 Tailwind 程式碼。

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工程開發自動化資料分析
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test-reporting-analytics

高階測試報告與品質儀表板,提供 QE 指標、程式碼覆蓋率與部署就緒度分析,透過預測性洞察協助團隊進行數據導向的品質決策。

瀏覽: 30329#reporting#analytics#dashboards#metrics
工程開發自動化
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llmintegration

支援 Claude、GPT、Gemini 與 Ollama 的多模型 LLM 整合方案。包含 API 對接、提示工程、Token 管理及模型中立的編排架構。

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工程開發自動化
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tools

統一的 LLM 函式呼叫與工具使用 API,支援 OpenAI、Anthropic、Google 與 Ollama,提供標準化的 JSON Schema 定義與執行流程。

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工程開發生產力自動化
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docs-generator

為代碼庫生成層級化的 AI 優化文檔結構 (AGENTS.md, agent.d),幫助 AI 編碼助手與開發者更高效地存取項目上下文、設置與導航。

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資料分析生產力
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financial-statements

生成財務報表(損益表、資產負債表、現金流量表),提供期間比較、差異分析及 GAAP 合規性檢查。

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生產力工程開發
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brainwriting

結構化平行腦力激盪代理,專注於概念發想與擴展。透過多代理視角將模糊想法轉化為實用願景。僅限發想,不用於任務規劃。

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工程開發生產力
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wiki-architect

分析程式碼庫以產生層次分明的說明文件、入職指南與架構對應,協助團隊高效理解並記錄專案。

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資料分析研究工程開發
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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。

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生產力工程開發內容創作資料分析
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fabric

Fabric CLI 智慧模式選擇工具,從 242+ 種專業提示中自動選取最合適的模式,支援威脅建模、資料分析、摘要與內容創作。

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