Agent Skills Hub

book-translation

將「互動式提示工程指南」及其介面元件翻譯為多種語言，致力於讓全球使用者都能輕鬆學習 AI 提示工程技巧。

anthropic-claude-development

為構建 Anthropic Claude API 應用程序提供專家級開發指南，涵蓋 Messages API、工具調用、串流處理、視覺分析及提示工程。

ai-llm-engineering

LLM 系統生命週期、架構與部署的運營中心。包含 PEFT/LoRA 微調、RAG 流程、vLLM 吞吐量優化、自動化偏移檢測及整合 CI/CD 的評估框架。

agentic-development

使用 Pydantic AI (Python) 和 Claude Agent SDK (Node.js/TypeScript) 構建自主、多步驟的 AI 代理。

agent-tracing

用於調試 AI Agent 執行的零配置本地 CLI 工具。可在開發環境中檢查快照、LLM 呼叫與 Context Engine 資料。

agent-builder

設計並構建各領域的 AI 代理。掌握代理模式、迴圈編排與工具調用，為商業、研究及創意工作流賦能，實現自主化運作。

advanced-evaluation

實作生產級別的 LLM-as-a-judge 模型評估管線，包含配對比較、直接評分、偏差緩解與評分標準生成。

agent-sdk

使用 Claude Agent SDK 構建與維護 AI 代理的專家級技能，涵蓋架構設計、工具整合、MCP 伺服器以及代理工作流程。

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。

prompt-optimizer

透過成熟的提示工程原則，將模糊或結構不良的指令轉換為優化且高效的 AI 模型提示，提升執行品質與準確性。

tool-use-structured-output

利用 Bedrock 工具調用功能強制 Claude 模型輸出結構化 JSON，消除解析錯誤並確保架構合規性。

test-generation

基於 Minion 框架的智能單元與集成測試生成工具，支持業務邏輯驗證、邊界測試及 Vitest 框架深度集成。