Agent Skills Hub

production-deployment-phase

自動化生產環境部署流程，包含版本控制、健康檢查、發布標記與部署後監控。

explore

用於結構化、多深度代碼庫探索的元技能，包含架構分析、快速結構概覽以及深入研究的文檔工作流程。

pattern-detection

分析並識別代碼庫模式（命名、架構、測試），以確保開發過程中的一致性與標準執行。

ui

產生 UI 元件、Hero 區塊與回饋表單。整合無障礙檢查清單與專業設計參考，確保開發品質。

lomb-scargle-periodogram

使用 Lomb-Scargle 週期圖法分析天文時間序列數據，特別適用於非均勻採樣數據，並透過 lightkurve 函式庫偵測週期性訊號。

basic-usage

llmemory 文件儲存與搜尋入門：涵蓋安裝、pgvector 資料庫設定、文件導入、混合/語義檢索，以及具備多租戶支援的 RAG 系統建構。

proactive-agent

透過 WAL 協定、持久化記憶緩衝區與自動化 Cron 排程，將 AI 代理轉變為能主動預測需求並持續優化的主動式夥伴。

github-project-management

基於 AI 群體協作的 GitHub 專案管理工具，提供自動化問題分類、專案看板同步與智慧化任務分解，以提升開發工作流效率。

self-reviewer

為 AI 代理實作自動化的關鍵自我驗證層，在完成任務前確保程式碼品質、安全性及需求一致性。

spec

為平台變更建立結構化規格，包含 GitHub Issue、SDD 範本，並針對基礎設施與安全性變更進行自動化類型推論。

technical-writing

根據實際工程經驗撰寫清晰、專業的技術文檔、部落格文章與教學指南，優先考慮價值傳遞與可執行的見解。

context-engineering-expert

先進的上下文工程系統，用於協調 AI 代理、記憶體管理和 Token 優化，以提升長期持久性和專案智慧。