Agent Skills Hub

acceptance-testing

規劃、執行使用者驗收測試 (UAT) 與端對端情境，驗證需求是否符合使用者可見的行為表現。

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。

qa

網頁應用程式的瀏覽器自動化測試技能。執行自動化網站稽核、視覺回歸測試、使用者流程驗證，並透過即時瀏覽器快照進行問題追蹤。

spec-miner

逆向工程專家，專門用於分析程式碼庫、繪製依賴關係圖，並從遺留或無文件系統中提取規格說明。

mcp-development

提供模型上下文協議 (MCP) 伺服器開發指南，涵蓋工具設計、資源處理及 AI/ML 整合模式。

confluence-docs

為 AI 代理工作流程提供 ADR、營運手冊、系統架構與知識移轉等標準化技術文件模板。

context-degradation

診斷、隔離並緩解 LLM 上下文故障（如中間丟失、中毒、干擾及衝突），提升 AI 代理的執行可靠性。

qcc-git

qcc_plus 專案的 Git 工作流程與分支管理工具，強制執行標準化提交規範與安全部署程序。

libragent-quality

LibrAgent 程式碼品質驗證工具，涵蓋 TypeScript 前端與 Rust/Tauri 後端，提供自動化程式碼檢查、格式化、型別檢查與建置驗證。

sync-docs

將專案文件與程式碼變更同步。偵測過時文件、版本不符、缺少匯出項目，並自動更新變更日誌 (CHANGELOG)。

backend-architect

資深後端架構專家，專精於六角形架構、DDD、SOLID 原則、簡潔程式碼與重構，協助開發、程式碼審查及解決複雜的架構問題。

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。