Agent Skills Hub

langchain-architecture

使用 LangChain 1.x 與 LangGraph 架構生產級 LLM 應用程式。實現狀態化 AI 代理、多步驟工作流程，並為複雜的對話與自動化任務建構自訂記憶系統。

fix

為 React 開發者提供的自動化代碼維護工具，用於解決 lint、代碼格式化及 CI 驗證錯誤。

task-breakdown

將複雜的開發需求拆解為可執行的任務序列，並針對多代理環境進行委派分析。

core-principles

React 19 單頁應用開發的架構治理與專案標準，確保技術堆疊整合、專案結構與代理執行規則的一致性。

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。

react-doctor

分析並審核 React 專案的安全性、效能、正確性與架構問題，並提供可執行的診斷報告與評分。

pr-review-fix-loop

自動化 PR 審查與修復循環。透過調度子代理程式進行程式碼、CI 狀態與評論分析，並循環執行修復直到 PR 達到通過標準。

langgraph

LangGraph 專家技能，專為構建具狀態、多角色 AI 代理工作流而設計，包含持久化、條件分支與 ReAct 模式。

react-router-data-mode

使用 React Router 的資料模式 (data mode) 開發 React 應用程式，包含 createBrowserRouter、路由器 (RouterProvider)、loaders、actions、fetchers 與樂觀 UI 更新。

context-engineering-collection

一套用於上下文工程、多代理架構及生產級代理系統優化的結構化代理技能集。

core-components

核心元件庫與設計系統模式，透過設計權杖 (design tokens) 確保 UI 開發的一致性。

Delegating to AWS Agent

實作 AI 代理委派架構，保持主上下文簡潔，降低 Token 成本，並隔離專業基礎設施或 API 任務。