Agent Skills Hub

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共找到 410 個技能

自動化客戶支援工程開發
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使用模型上下文協議 (MCP) 透過 Vapi 建置、管理及部署 AI 語音助理、電話機器人與 IVR 系統。

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工程開發自動化生產力
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方法驅動的規劃工作流程,使用 zen-mcp 工具將任務分解為結構化的 plan.md 文件,並根據用戶的明確度與自動化需求進行適應性調整。

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工程開發
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Anthropic Claude 整合模式:串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇(Haiku/Sonnet/Opus)、提示詞快取及 AI 工程成本管理。

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工程開發自動化生產力
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透過為每個任務指派獨立子代理程式來執行實作計畫,並結合規格符合性與程式碼品質的兩階段審查機制。

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生產力研究自動化
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全面的 Google Docs 與 Google Drive 管理工具。支援透過 Markdown 建立與編輯文件、文字格式設定、結構分析,以及完整的檔案操作(上傳、下載、分享與搜尋)。

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工程開發自動化
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一個專為模擬提示詞注入攻擊並驗證 AI 代理技能安全掃描器而設計的測試工具。

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生產力資料分析自動化
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使用 markitdown 將各種文件、媒體和網頁內容轉換為 Markdown,非常適合大型語言模型處理和文字分析。

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內容創作生產力自動化
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透過可配置的 YAML 模板將內容轉換為特定的語音配置、語氣或風格,以確保品牌與敘事輸出的一致性。

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工程開發自動化
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GitHub 自動化 PR 審查代理,運用 gh CLI 進行程式碼品質、安全性分析及專案標準合規性檢查。

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工程開發生產力
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建立並更新詳細的 GitHub Issue,完整記錄技術上下文,防止需求遺失並降低開發溝通成本。

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工程開發自動化
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專注於 Trigger.dev 背景任務與 AI 工作流的專家助手,協助開發、設計與優化高可靠性的非同步 TypeScript 任務架構。

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內容創作市場行銷研究資料分析
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為內容創作者與行銷人員設計的進階研究智慧技能,分析超過 10 個平台的趨勢,並根據用戶意圖生成數據驅動的內容大綱。

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