Agent Skills Hub

dev-workflow

全端軟體開發生命週期 (SDLC) 代理工作流程，使用 MCP 工具管理從需求導入、規劃到自動化測試、CI/CD 與基礎設施部署的完整生產週期。

goal-tracking

階層式目標追蹤系統，將三年願景連結至每日任務。自動化計算進度、偵測停滯目標，並整合 Obsidian 庫中的專案與目標對齊。

using-superpowers

Superpowers 開發方法論的基礎技能。確保代理程式在開始任何任務或對話前，能正確識別並調用必要的開發技能。

hf-mcp

透過 MCP 將您的 AI 代理連接至 Hugging Face Hub。搜尋模型、資料集與論文，管理儲存庫，執行雲端運算任務，並將 Gradio Spaces 作為 AI 工具呼叫使用。

agentic-workflows

構建企業級 AI 代理系統，支援 LangGraph、Anthropic/OpenAI/vLLM 與結構化輸出。具備串流傳輸、A2A 協定、Pydantic 驗證、向量記憶體與防幻覺機制，適用於複雜的多代理協作工作流。

research-review

透過 Codex MCP 使用外部 LLM 獲取您的研究、論文草稿與實驗設置的深度批判性評論（NeurIPS/ICML 等級）。

Email Composer

撰寫涵蓋商務、技術與客戶服務的專業電子郵件。提供請求、追蹤、更新等模板，並可根據需求調整語氣。

requirements-clarity

透過系統化的對話與評分機制釐清模糊的需求，確保在開發前產出高品質且可執行的產品需求文件 (PRD)。

familiar-add-tool

為 familiar-ai 快速建構並註冊新的感測器、執行器或服務工具，自動生成程式碼檔案並整合至 agent.py 與 config.py。

subagent-driven-development

透過為每個任務指派獨立子代理程式來執行實作計畫，並結合規格符合性與程式碼品質的兩階段審查機制。

patterns

Langroid 多代理框架的設計模式合集，涵蓋代理配置、工具處理、任務編排與外部整合。

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。