Agent Skills Hub

spark-optimization

優化 Apache Spark 作業，包含分區策略、記憶體管理、Shuffle 調整與數據傾斜處理，提升數據處理效能。

implement-feature

使用架構優先設計、TDD、豐富領域模型與 Swift 6.2 模式實作功能的指南，確保領域、基礎設施與應用層之間的清晰隔離。

rust-analyzer-lsp

Rust 語言伺服器 (rust-analyzer)，為 .rs 專案提供程式碼智慧提示、即時診斷與重構支援。

backend-development

構建、優化與維護現代化後端系統，涵蓋 Node.js、Python、Go 與 Rust。支援 API 設計、資料庫管理、安全性防護及 DevOps 實務流程。

polars

高性能 Python 與 Rust 記憶體內 DataFrame 函式庫。支援延遲計算、平行處理，並使用 Apache Arrow 引擎，適用於高效 ETL、數據處理及加速 pandas 工作流。

trigger-dev-tasks

專注於 Trigger.dev 背景任務與 AI 工作流的專家助手，協助開發、設計與優化高可靠性的非同步 TypeScript 任務架構。

server-components

Next.js React Server Components (RSC) 指南，涵蓋伺服器與客戶端組件邊界、數據獲取及組合模式。

library

用於跨裝置與團隊管理代理技術的私人套件分發系統。透過中央庫目錄安裝、同步、新增與更新您的代理、技能與提示詞。

schema-markup

實作 Schema.org 結構化資料以提升搜尋結果可見度，增加豐富網頁摘要的資格並驗證內容詮釋資料。

Advanced Modular Library Design

使用 HexDI 原則設計模組化 TypeScript 函式庫：實現編譯時依賴驗證、功能優先組織與清晰的 API 邊界。

seaborn

Python 統計視覺化程式庫。透過 Pandas 整合與自動統計估計，輕鬆製作盒鬚圖、熱圖與小提琴圖等出版級品質的統計圖表。

implementation

結構化、模板驅動的端到端功能開發工作流，包含編碼、自動化測試、驗證及基於會話的持續改進。