Agent Skills Hub

pymc

使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型，執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷，並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。

image-generation

使用結構化 JSON 提示詞與自動化 Python 腳本生成高品質的圖像、角色與場景，支援參考圖像以進行精確的視覺創作。

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。

debug-cuda-crash

使用 FlashInfer API 日誌功能排查與解決 CUDA 運行時崩潰的教學指南。

clean-code

實用且精簡的 AI 程式碼標準，專注於乾淨程式碼、簡潔性與可維護性。強制執行 SRP、DRY 與 KISS 等最佳實踐，避免過度設計。

Writing Hookify Rules

建立並設定 Hookify 規則，以監控檔案、Bash 指令或使用者提示中的特定模式。

rag-implementation

使用向量資料庫、語意搜尋與 LangGraph 構建生產級 RAG 系統，為 LLM 提供外部知識基礎。

planner

為多任務工程專案建立結構化且可由編排器執行的計畫，包含原子化任務、衝刺結構與驗證標準。

transit-least-squares

用於檢測光變曲線中系外行星凌日現象的 Transit Least Squares (TLS) 演算法，對凌日型訊號的靈敏度高於 Lomb-Scargle。

documentation-standards

專案文件標準與架構指南，確保使用者指南、開發文件及 AI 輔助流程之間的一致性與結構完整性。

memory-forensics

掌握記憶體鑑識技術，包含使用 Volatility 3 進行記憶體獲取、處理序分析與資安事件鑑識與惡意程式分析。

context-detection

系統化的專案技術棧檢測、框架特定技能自動載入，以及針對 React + Go 等全端專案的多技術棧分析。