Agent Skills Hub

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共找到 540 個技能

工程開發
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crane

專為編寫用於 V8 FFI 包裝器和原生整合的高品質、現代化且記憶體安全的 C++ 程式碼而設計的專家助手。

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工程開發自動化
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jlens-mcp

專業級 Java 程式碼庫分析與 Maven 依賴管理技能。透過 MCP 協議實現深度位元組碼檢查、多版本依賴衝突排查,以及自動化 Maven 建構與專案分析。

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生產力工程開發自動化
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jira-assistant

透過 Atlassian MCP 管理 Jira 工單。支援搜尋、建立、更新、狀態轉換與衝刺任務管理,並自動偵測工作區設定。

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工程開發自動化資料分析
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memory-systems

指導代理人記憶系統的實作,比較主流框架(Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee),並設計用於跨會話知識保留的持久化架構。

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生產力自動化
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pavlok

透過 Pavlok API 觸發硬體刺激(震動、嗶聲或電擊),用於習慣養成或提供任務管理的物理回饋。

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研究生產力內容創作
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撰寫 NSF、NIH、DOE、DARPA 和台灣國科會 (NSTC) 的競爭性研究計畫書。涵蓋機構特定規範、預算規劃、科學示意圖生成及合規性審查。

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工程開發
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BattleScope

簡化 BattleScope 功能的技術文檔編寫,確保 API、前端及架構層的一致性。

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工程開發自動化
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spawn-decision

專為協調系統設計的決策代理,用於處理複雜的架構選擇、任務規劃與錯誤排除。

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工程開發自動化
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agent-architecture

實作生產級 AI 代理。包含 LangGraph、工具調用護欄、SSE 串流、情節記憶與 pgvector。提供反模式分析與修正代碼。

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工程開發自動化
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統一的 AI 閘道,支援超過 100 種大語言模型,提供相容 OpenAI 的 API、模型備援、負載平衡及企業級管理工具。

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內容創作自動化教育
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為雙語有聲書影片產生 YouTube 標題、說明與標籤,並根據來源語言與目標語言對優化影片上傳元數據。

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工程開發自動化
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synapse-a2a

基於 Google A2A 協議的多代理協作框架。實現了基於 CLI 的 AI 工具間的訊息傳遞、任務委派與自動化協調。

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