Agent Skills Hub

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共找到 509 個技能

工程開發生產力自動化
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透過 OpenAI Codex 與 Google Gemini 獲取架構、程式碼審查與除錯的專家觀點,並透明化呈現所有 AI 推論與建議。

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工程開發自動化生產力
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自動化 PR 審查與修復循環。透過調度子代理程式進行程式碼、CI 狀態與評論分析,並循環執行修復直到 PR 達到通過標準。

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生產力工程開發自動化
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requirements-clarity

透過系統化的對話與評分機制釐清模糊的需求,確保在開發前產出高品質且可執行的產品需求文件 (PRD)。

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工程開發內容創作
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documentation

撰寫、建構與維護技術文件,涵蓋 README、API 文件、操作手冊與架構規範,協助團隊保持一致性與資訊同步。

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工程開發生產力自動化
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skill-architect

設計與構建高品質 AI Agent Skills 的專家顧問。透過發現、架構與製作階段的結構化引導,確保您建立的技能具備高度一致性、可組合性與執行效能。

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工程開發研究資料分析
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fluidsim

高性能計算流體力學 (CFD) 模擬框架,支援 Navier-Stokes、淺水方程式和層流,利用偽譜法與 MPI 平行運算。

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工程開發
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debug

LobeHub 的 debug 套件實作指南。提供標準化日誌模式、命名空間規範,以及瀏覽器、Node.js 與 Electron 環境的設定方式。

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研究資料分析工程開發
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matchms

用於質譜數據處理的 Python 工具包。支援質譜文件導入 (mzML, MGF, MSP)、元數據標準化、峰值過濾,以及代謝組學中的光譜相似度評分(餘弦、修正餘弦)計算。

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工程開發
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testing-strategies

實作強大的軟體測試策略,涵蓋單元測試、整合測試與端對端 (E2E) 測試,並提供模擬框架 (Mocking)、TDD 模式與各類技術堆疊的最佳實踐,確保高品質且可靠的程式碼。

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工程開發自動化
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Python Code Review with Modern Typing

強制執行嚴格的 Python 3.12+ 型別安全與現代化註解標準,以確保程式碼庫的高品質與可維護性。

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工程開發自動化
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針對 Go CLI 應用程式的專家級自動化程式碼審查,涵蓋 Cobra/urfave 模式、安全性、效能、Go 慣用語法及完善的錯誤處理。

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資料分析研究自動化
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single-cell-rna-qc

基於 scverse 最佳實踐的自動化單細胞 RNA-seq 品質控制工具。支援 .h5ad 與 .h5 格式,提供 MAD 離群值檢測、細胞過濾及統計視覺化分析。

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