精選指南
using-agent-skills：先判斷任務，再載入對的工程流程
依開發階段判斷目前任務該套用哪一個工程 Skill，避免漏掉規格、測試或上線前檢查。
Skill 入門指南
這裡教你怎麼開始用 Skill，不只是清單。先搞懂 Prompt 和 Skill 的差別，再把喜歡的 SKILL.md 放進你慣用的 AI 助手。
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AI 除錯不要先猜：用 6 個 skills 處理 bug、triage、架構與衝突
把 diagnosing-bugs、triage、codebase-design、improve-codebase-architecture、domain-modeling 與 resolving-merge-conflicts 放進日常維護流程。
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從一句需求到可提交程式碼：串起 Matt Pocock 的開發工作流
用一個真實功能示範 grill-with-docs、to-spec、to-tickets、implement、tdd 與 code-review 怎麼接起來，並說明何時應該略過其中一步。
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Matt Pocock 的 22 個 Agent Skills：安裝、分類與選用指南
完整盤點 mattpocock/skills 的 22 個工作流，說清楚哪些要手動呼叫、哪些會由模型套用，以及第一次安裝後該從哪個開始。
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專案大到一個 AI session 裝不下：Wayfinder、Research 與 Handoff 實戰
學會用 wayfinder 建立跨 session 的決策地圖，以 research、prototype、grilling 推進 frontier，並用 handoff 保留必要脈絡。
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Prompt 和 Skill 有什麼不同？
用生活化的比喻，3 分鐘搞懂一次性提示詞（Prompt）和可重複使用的能力包（Skill）差在哪、什麼時候用哪個。
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如何在 ChatGPT / Gemini / Claude 使用 Skill
用同一套三步驟，把本站的 SKILL.md 放進 ChatGPT、Gemini、Claude，先用小任務驗證，再整理成自己的日常工作流程。
指南
一張照片，怎麼變成一頁雜誌：photo-abstract-editorial 四張實驗
用四張旅行照實測 photo-abstract-editorial，觀察它如何保留原照，再把空間、色彩與節奏提煉成抽象編輯面板。
指南
把旅途做成視覺檔案：travel-photo-abstraction 四張實測
用雪山、城市、海灣與極光照片實測 travel-photo-abstraction，觀察證據盤點、抽象生成、組版與驗證如何串成一套旅行檔案流程。
指南
interview-me：需求不清楚時，一次只問一個問題
用一次一題的訪談找出使用者真正需要的結果，避免代理默默補完關鍵需求。
指南
idea-refine：把模糊點子整理成能評估的方案
先擴展可能方案，再檢查假設並收斂成一頁式提案，適合還不該直接寫規格的早期想法。
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spec-driven-development：先寫規格，再讓 AI 動手
在寫程式前建立包含目標、限制、測試與邊界的規格，讓人與代理使用同一份完成標準。
指南
planning-and-task-breakdown：把規格拆成能驗證的小任務
依相依關係把規格切成可在單一工作階段完成、測試與驗收的任務。
指南
incremental-implementation：一次完成一小段，別把整個功能塞進同一個 diff
用薄而完整的垂直切片實作、測試與提交，讓每一步都維持可運作狀態。
指南
test-driven-development：先看到測試失敗，再寫修正
以 Red、Green、Refactor 流程新增行為，修 bug 時先用失敗測試重現原始問題。
指南
context-engineering：讓 AI 只看到這次工作真正需要的內容
整理規則檔、程式碼與外部工具，控制代理在正確時機讀取正確資訊。
指南
source-driven-development：框架寫法先查官方文件
要求框架與函式庫的實作決定能追溯到官方文件，並清楚標示未驗證部分。
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doubt-driven-development：高風險決定先交給新脈絡審查
讓不帶原本推理包袱的審查者嘗試推翻重要決定，在修正成本還低時找出盲點。
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frontend-ui-engineering：把介面做到可用、可讀，也能用鍵盤操作
建立符合既有設計系統、具回應式版面與 WCAG 可及性的正式前端介面。
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api-and-interface-design：先把邊界和契約說清楚
以契約先行方式設計 API、模組邊界與公開介面，包含錯誤語意、相容性與驗證責任。
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browser-testing-with-devtools：用真實瀏覽器證明畫面有正常運作
透過 Chrome DevTools MCP 檢查 DOM、Console、Network 與效能資料，不只依靠靜態程式碼判斷。
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debugging-and-error-recovery：先重現，再找根因
用重現、定位、縮小、修正與防止復發的順序處理測試、建置與正式環境錯誤。
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code-review-and-quality：合併前從五個面向檢查變更
從正確性、可讀性、架構、安全與效能審查變更，並依嚴重程度提供可執行意見。
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code-simplification：功能不變，把程式整理得更好讀
在測試保護下移除不必要的複雜度，維持完全相同的外部行為。
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security-and-hardening：把不可信輸入、權限和秘密當成開發條件
針對輸入驗證、身分驗證、授權、秘密與外部整合建立安全開發與審查流程。
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performance-optimization：先量測，再決定要優化哪裡
用 baseline、profiling 與前後比較處理前端、後端、查詢與資料庫效能。
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git-workflow-and-versioning：把 commit 當成可回復的工作節點
用小型提交、trunk-based development、版本號與 changelog 管理代理產生的快速變更。
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ci-cd-and-automation：把測試和部署門檻放進 pipeline
設計能自動執行 lint、型別、測試、建置與部署策略的 CI/CD pipeline。
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deprecation-and-migration：安全移除舊功能，不把使用者留在半路
規劃舊 API、功能與系統的棄用期限、相容期、使用者遷移與最後移除。
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documentation-and-adrs：記下為什麼這樣做，不只記下改了什麼
記錄架構決定、替代方案與限制，讓後來的人和代理理解程式背後的原因。
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observability-and-instrumentation：讓正式環境的行為可以被查清楚
在功能開發時同步加入結構化 log、指標、trace 與以症狀為基礎的告警。
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shipping-and-launch：部署前先準備監控與回復路線
用上線清單、漸進發布、成功指標與 rollback 計畫降低正式部署風險。
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multica-ai/andrej-karpathy-skills：四條規則，少一點過度設計
介紹 multica-ai/andrej-karpathy-skills 的四項 coding 準則、Skill 與 Prompt 的關係，以及安裝前該先檢查哪些重複功能。
指南
Caveman：叫 AI 少說一點，真的比較省 token 嗎？
拆解 JuliusBrussee/caveman 的 Prompt 核心、Skill 封裝與 token 成本，並提供適用情境、Codex 安裝方式與簡單的 A/B 測試方法。
指南
Ponytail：讓 AI 懶得有效率，少寫一點也能做好
Ponytail 把 coding agent 調成會先找現成答案的懶惰資深工程師。本文整理它的工作方式、Codex 與 Claude Code 安裝方法，以及實測數據的限制。
指南
把資料夾變成長期學習系統：Teach 與 Writing Great Skills
拆解 teach、writing-great-skills、grill-me、grilling 與 research，示範如何把一個資料夾變成跨 session 的個人課程與 Skill 實驗室。
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讓 AI Agent 先弄懂你的需求：Prompt Optimizer Skill
Prompt 不夠完整時，AI Agent 該直接做還是先問？Prompt Optimizer 會判斷資訊是否足夠，減少模糊與不必要的來回。
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AI 文章不該像公關稿：用 Humanizer 清掉 33 種 AI 寫作痕跡
認識開源 Humanizer Skill 的運作方式、安裝方法與限制，讓 AI 初稿讀起來更自然，也保留作者自己的語氣。