performance-analysis
安全 68分析叢集效能瓶頸
由 ruvnet
Claude Flow 叢集可能會遇到影響速度和效率的效能問題。此技能可偵測通訊、處理、記憶體和網路各層面的瓶頸。它會產生詳細的效能報告,並提供可操作的優化建議來改善叢集效能。
pair-programming
安全 67透過角色切換啟用 AI 結對編程
由 ruvnet
傳統的單人編碼缺乏即時回饋與協作效益。此技能將 Claude 轉化為智慧型結對編程夥伴,提供多種模式,包括駕駛、領航,以及自動角色切換,以提升程式碼品質與學習成效。
hooks-automation
安全 67使用智慧 Hook 自動化 Claude Code
由 ruvnet
手動管理開發工作流程浪費時間且造成不一致。此技能為 Claude Code 提供自動化 Hook 協調,可在每次操作中進行驗證、格式化並學習。它能減少重複性工作並自動提升程式碼品質。
hive-mind-advanced
安全 67協調多代理 AI 團隊與 Hive Mind
由 ruvnet
複雜問題需要多個 AI 代理的協調努力。Hive Mind 提供了一個皇后領導的架構,實現了基於共識的決策和共享記憶體,使分散式代理群能夠集體解決問題。
github-workflow-automation
安全 67使用 AI 群組自動化 GitHub Actions 工作流程
由 ruvnet
手動管理 GitHub Actions 工作流程會消耗大量開發人員時間並可能引入錯誤。此技能提供 AI 驅動的群組協調功能,可自動生成、最佳化和監控 CI/CD 管道。它可處理工作流程創建、平行測試執行、安全掃描和發布管理,無需手動介入。
github-release-management
低风险 66使用 AI 協調自動化 GitHub 發布
由 ruvnet
手動管理軟體發布既耗時又容易出錯。此技能使用 AI 群體協調來编排整個發布生命週期,從版本控制到部署,確保軟體交付的一致性和可靠性。
github-project-management
低风险 67使用 AI 群體協調實現 GitHub 專案管理自動化
由 ruvnet
手動管理 GitHub 專案既耗時又容易出錯。此技能透過使用 AI 群體協調來自動化問題追蹤、專案看板同步和衝刺規劃,從而實現高效的專案交付。
github-multi-repo
安全 67協調多儲存庫 GitHub 工作流程
由 ruvnet
管理多個 GitHub 儲存庫需要在儲存庫之間協調變更、依賴項和發布。此技能使用 AI 群體編排來自動同步套件、標準化架構並協調跨儲存庫操作。
github-code-review
低风险 67使用 AI 群體自動化 GitHub 程式碼審查
由 ruvnet
手動程式碼審查耗時且缺乏一致性。此技能部署專門的 AI 代理程式來並行分析安全性、效能、架構和風格,提供比純人工審查更快速的全面回饋。
flow-nexus-swarm
安全 68在雲端部署 AI 代理群
由 ruvnet
在多個代理之間管理複雜的 AI 代理工作流程既困難又緩慢。Flow Nexus Swarm 提供雲端式編排,結合訊息佇列與智慧代理協調,以支援可擴展的多代理自動化。
flow-nexus-platform
安全 68管理雲端平台
由 ruvnet
將 Claude Code 與 Flow Nexus 雲端平台整合,用於沙箱執行、應用部署與點數管理。存取預先設定的開發環境,並透過程式挑戰獲得點數。
flow-nexus-neural
安全 67在分散式沙盒中訓練神經網路
由 ruvnet
建立和訓練神經網路需要大量的運算資源和分散式基礎設施。Flow Nexus 提供雲端神經網路訓練服務,支援多種架構,包括前饋、LSTM、GAN、Transformer 和自編碼器模型,可在分散式 E2B 沙盒上執行。
agentic-jujutsu
低风险 67為 AI 代理啟用自我學習版控
由 ruvnet
管理多個在同一程式碼庫上工作的 AI 代理會產生衝突與協調成本。Agentic Jujutsu 提供無鎖的版本控制與自我學習能力,能隨時間改進並自動解決衝突。
agentdb-vector-search
安全 69使用 AgentDB 建立閃電般快速的語義搜尋
由 ruvnet
傳統資料庫在語義搜尋查詢方面表現吃力。AgentDB 提供 150 倍更快的向量運算,搜尋時間低於毫秒,可建立智慧 RAG 系統和知識庫。
agentdb-performance-optimization
安全 69最佳化 AgentDB 向量資料庫效能,提速 150 倍
由 ruvnet
隨著資料增長,AgentDB 向量搜尋速度會變慢,導致應用程式延遲。此技能提供量化和索引技術,在保持準確度的同時實現 4-32 倍的記憶體減少,搜尋速度提升 150 倍。
agentdb-memory-patterns
安全 70為 AI 代理實現持久化記憶
由 ruvnet
建立會在對話之間忘記上下文的 AI 代理會導致糟糕的用戶體驗。此技能提供 AgentDB 記憶模式以實現持久化存儲,使代理能夠記住互動經驗、從經驗中學習,並在會話之間保持上下文。
agentdb-learning-plugins
安全 69使用 9 種強化學習演算法建立 AI 學習外掛
由 ruvnet
建立自我學習的代理程式需要複雜的強化學習設定。此技能提供 9 種演算法的範本和指導,包括決策轉換器、Q 學習和Actor-Critic。
agentdb-advanced-features
安全 69掌握進階 AgentDB 向量資料庫功能
由 ruvnet
利用亞毫秒級同步和進階搜尋功能建構複雜的分散式 AI 系統。學習實作 QUIC 同步、自訂距離度量,以及混合向量加中繼資料搜尋,以用於生產環境應用程式。
react-email
安全 76使用 React 建立 HTML 電子郵件範本
由 resend
由於電子郵件客戶端支援不一致,從頭開始建構 HTML 電子郵件相當複雜。React Email 提供一種基於元件的方法,搭配 Tailwind CSS 樣式,可跨 Gmail、Outlook、Apple Mail 和其他主要電子郵件客戶端運作。
seo-geo
低风险 77透過 SEO 和 GEO 提升搜尋可見度
由 resciencelab
網站難以被傳統搜尋引擎和 AI 聊天機器人發現。此技能提供全面的 SEO 優化工具、結構化資料標記生成以及生成式引擎優化,以最大化所有搜尋平台的可見度。