Agent Skills Hub

work-logs-knowledge-log

輸出知識日誌，記錄會話中發現的專案結構、隱性規則及邏輯差異。

semantic-compression

積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字，在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。

troubleshooting-docs

自動化記錄已解決的技術問題，利用 YAML 前言、分類目錄與結構化知識庫，專為 JUCE 外掛程式開發所設計。

ai-collaboration-standards

防止 AI 幻覺，確保在分析程式碼、技術文件或提供建議時，輸出具備證據支持且可驗證的內容。

deepwiki-rs

AI 驅動的自動化文件生成引擎，可從程式碼庫自動分析並產生 C4 架構圖、技術規格書與程式碼分析。

report-writing

專業的漏洞獎勵報告代理，強制執行「影響優先」寫作、CVSS 3.1 評分，並為 HackerOne、Bugcrowd 和 Intigriti 等平台提供提交前驗證。

paper-write

根據研究計畫與敘事報告，以章節為單位編寫 LaTeX 學術論文，並透過多模型審閱機制確保品質。

deepwiki

透過 DeepWiki 和 MCP 搜尋並檢索超過 300 個熱門 GitHub 儲存庫的 AI 生成文件、架構指南與 API 參考資料。

explaining-code

使用視覺化圖表、生活比喻、逐步導覽與常見陷阱來解釋程式碼。

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。

excalidraw-diagram

透過 Python 產生專業的 Excalidraw 圖表、流程圖與技術架構視覺化。

markdown-token-optimizer

分析 Markdown 檔案以識別浪費 Token 的模式，並提供具體優化建議，以提高文件對 AI 的 Token 使用效率與清晰度。