Agent Skills Hub

context-fundamentals

情境工程基礎指南：為 AI 代理優化 Token 預算、注意力機制及系統架構。

orchestration-patterns

用於編排長期代理任務、證據導向交付以及遵循 Simon Willison 迭代循環的自動化 QA 門控的框架。

testops-companion

一個 AI 驅動的測試運營平台與 MCP 伺服器，提供自動化測試失敗分析、根因匹配 (RCA) 及 CI/CD 流水線的智能測試編排。

spec-to-checklist

將 PRD、API 文件或需求規格拆解為驗收、聯調、測試與上線檢查清單。

vibe-build

vibe-coding 工作流程的最終執行代理。根據 AGENTS.md 主計劃逐步構建 MVP，管理會話連續性，並通過測試驗證每個功能。

perf-analyzer

將效能分析資料綜合為具體建議及有據可依的技術決策。

ring:using-pmo-team

包含 6 位專門 PMO 代理人的團隊，負責專案組合治理、資源規劃、風險分析與執行級別報告。適用於處理複雜的多專案管理與策略協調需求。

prp-ralph-loop

用於 AI 軟體開發的自主迭代循環。執行任務、驗證程式碼並管理狀態直至完成。適合執行複雜的 PRP 計畫。

datarobot-model-deployment

用於部署、管理和監控 DataRobot 模型的工具，包含預測環境配置、冠軍/挑戰者模型工作流程以及部署操作。

sequential-thinking

結構化推理工具，用於複雜問題分解、分步分析、一致性驗證以及帶有置信度評分的證據合成。

skill-architect

設計與構建高品質 AI Agent Skills 的專家顧問。透過發現、架構與製作階段的結構化引導，確保您建立的技能具備高度一致性、可組合性與執行效能。

rule-validation

使用 validate_skills.py 驗證 Skills、Agents 與 Commands 的語法，記錄錯誤並管理代理開發的自動化質量控制流程。