Agent Skills Hub

update-llm-model-list

根據 litellm 註冊表審核並同步 assets.py 中的支援 LLM 模型列表。

cicd-pipeline-qe-orchestrator

整合 CI/CD 管線全流程的品質工程，涵蓋從提交階段的單元測試、左移測試策略，到生產環境的合成監控與合規性品質閘門。

skill-code-review

多模型代碼審查工作流，通過共識機制進行代碼質量與安全分析。

inno-prepare-resources

自動化研究資源準備工作，包括載入實例、搜尋 GitHub 程式碼庫、建立資料集描述以及下載 arXiv 論文。

api-spec-analyzer

分析 OpenAPI 規範以產生 TypeScript 介面、API 服務模式及實作指南，協助前端開發人員進行後端整合。

data-quality-frameworks

使用 Great Expectations、dbt 測試與資料合約實作生產級資料品質驗證，確保資料管線的可靠性。

cc-skill-project-guidelines-example

用於建立專案專屬 AI 代理指南的模板技能，定義確定性開發所需的架構、檔案結構與程式碼模式。

stripe-integration

Stripe 付款整合指南，涵蓋單次付款、訂閱模式及安全性最佳實踐。

Ralph-Loop-Ultra

透過模型上下文協定 (MCP) 在即時與模擬外部依賴項之間無縫切換，支援自動化開發環境。

swift-patterns

專業的 SwiftUI 助手，協助審核、重構與建構高效、可測試且現代化的 iOS 應用程式，並遵循 Apple 的最佳實踐。

golang

生產級 Go 開發支援：包含並發模式、慣用語法錯誤處理、介面設計、testify 測試框架，以及用於構建可擴展後端服務的最佳實踐。

debugging-strategies

跨語言除錯框架：包含科學除錯法、堆疊追蹤分析、日誌記錄策略，以及 Git bisect 與小黃鴨除錯法等進階技巧。