Agent Skills Hub

vibesafe

管理 Vibesafe 單元，透過加密雜湊檢查點，對 AI 生成的程式碼進行掃描、編譯、測試與驗證，確保生產環境的穩定性。

MLOps Industrialization

一套將實驗性機器學習原型轉換為穩健、可發佈的 Python 套件之框架，採用 src 配置、混合架構與嚴謹的設定管理。

Verification & Quality Assurance

為軟體代理提供的穩健驗證與品質保證系統，具備即時真相評分、自動化程式碼驗證以及即時回滾功能，以確保高品質的輸出與可靠性。

project-guidelines-example

專案專屬的架構指南模板，提供生產級 AI 應用程式的標準化結構、代碼模式、測試要求及部署工作流程。

code-quality-review

全面的多維度代碼審查技能，針對正確性、安全性、性能、設計和可訪問性提供優先排序的可操作反饋。

structured-code-review

執行結構化的五階段程式碼審查，涵蓋需求合規性、正確性、程式碼品質、測試與安全性。提供分類後的具體改進建議（嚴重/主要/次要/微調）。

stripe-patterns

Stripe 付款整合模式，涵蓋結帳、Webhook 與訂閱。確保 API 安全使用、冪等性、簽章驗證與測試合規性。

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。

localization-testing

適用於全球化軟體的自動化國際化 (i18n) 與在地化 (l10n) 測試套件。驗證翻譯覆蓋率、RTL 佈局、特定地區格式與 Unicode 支援。

skill-repo

標準化、驗證與管理 Netresearch AI Agent 技能儲存庫，提供自動化結構執行、發布工作流程與授權合規工具。

test-environment-management

使用 IaC、Docker 和服務虛擬化管理測試基礎設施。優化測試成本，確保開發與生產環境的一致性，並自動化環境部署，以實現一致且可擴展的軟體測試。

go-api

建立生產級 Go API 服務，包含可觀測性、本地開發環境與整潔架構的樣板程式碼。