Codex

dmux-workflows 是一份指南，教你如何在 tmux 分割窗格中搭配 dmux 編排平行的 AI 代理工作階段。它可將研究、實作、測試與文件工作分散到 Claude Code、Codex、OpenCode 及類似的 harness 中，讓你用更少的上下文瓶頸管理多代理開發。

ai-regression-testing 可協助找出 AI 輔助開發中常被忽略的問題，包括修復不完整、沿用過時假設，以及 sandbox 與 production 路徑之間的回歸。當代理已修改 API routes、backend logic，或完成需要實際且可重複驗證的 bugfixes 時，可使用這個 ai-regression-testing 技能進行 Regression Testing。它特別適合用於不依賴 DB 的 sandbox-mode 驗證，以及能揭露隱藏分支的審查流程。

agent-eval 是一款用來讓程式代理在可重現任務上進行正面比較的 skill，可比對通過率、成本、耗時與一致性。若你想在自己的 repo 中評估 Claude Code、Aider、Codex 或其他代理，agent-eval skill 能提供比臨時下提示更清楚、更有依據的評估結果。

verification-before-completion 是一項結案前最終檢查技能，用來阻止沒有根據的完成宣告。本文說明何時該用、如何從 obra/superpowers 安裝，以及如何讓每一種狀態宣稱都對應到最新的驗證證據。

using-superpowers 是來自 obra/superpowers 的工作階段啟動技能，會在任何回覆前強制先進行技能查找，協助代理先找到並啟用合適的工作流程。

安裝並使用 test-driven-development 技能，落實嚴格 TDD：先寫會失敗的測試、確認測試確實失敗，再實作最小可行程式碼，最後安全重構。

systematic-debugging 是一套以先找出根因為核心的除錯 skill，適合處理 bug、不穩定測試、建置失敗與各種非預期行為。你可以先了解它的四階段工作流程、配套檔案，以及在提出修正方案前何時應優先使用這個 skill。

subagent-driven-development 是一個用來執行 implementation plan 的 skill：它會為每個任務分派一個全新的 subagent，並對每個結果進行兩輪審查，先檢查是否符合 spec，再檢查 code quality。內容也包含 implementer、spec reviewer 與 code quality reviewer 的 prompt 範本。

executing-plans 可協助代理依照書面實作計畫推進工作：先完整審閱計畫、按順序執行任務、執行指定檢查、遇到阻礙就停止，並交接給收尾流程。特別適合 Project Management 與其他以計畫驅動的交付情境。

dispatching-parallel-agents 是一個 Agent Orchestration skill，適合將真正彼此獨立的工作拆分給不同 agents 處理，並透過隔離的 context 與協調後的結果完成整體任務。

webapp-testing 是一項用 Python Playwright 測試本機 Web 應用的技能。它可協助代理透過 `scripts/with_server.py` 啟動伺服器、檢查實際渲染的 UI、找出選擇器、擷取截圖與 console 記錄，並以先偵察後驗證的流程確認前端行為。

prompt-engineer-toolkit 可協助行銷團隊把 prompts 轉換成經過測試、可版本控管的資產，並支援 A/B evaluation、JSONL history、diffs、templates、rubrics，以及針對宣稱、揭露事項與人工審核的治理檢查。

git-worktree-manager 可協助管理平行 Git worktrees，支援隔離分支、可預測的 port 配置、env 檔同步、選用的依賴安裝，以及清理前檢查。適合需要更安全本機應用隔離的多代理或多分支 Git 工作流程。

feature-flags-architect 協助團隊為 progressive delivery 規劃、稽核並清理 feature flags。適用於制定 rollout plans、檢查 kill-switch、掃描 stale flag、比較 providers，以及在 LaunchDarkly、GrowthBook、Statsig、Unleash、Flipt 或 DIY systems 之間取得 lifecycle guidance。

karpathy-coder 協助 AI coding agents 揭露隱含假設、避免過度抽象化、保持精準小幅 diff，並定義可驗證的目標。內容包含 SKILL.md、參考資料、預期 JSON outputs，以及用於假設、複雜度、diff 雜訊與目標驗證的 Python 檢查。

engineering-skills 是 alirezarezvani/claude-skills 中 engineering-team bundle 的索引。可用於 Skill Discovery，在 architecture、frontend、backend、QA、DevOps、security、AI/ML、data 和 tools 等領域中選擇一個專門的 SKILL.md，而不必 bulk-load 整個 bundle。

deal-desk 是一項面向 Revenue Operations 的 skill，用於 B2B 交易審查、折扣路由、毛利評分，以及 MSA redline 初步分流。它包含 intake templates、references 與 Python tools，可支援 scorecards、approval chains 和合約地雷偵測，但不會自動核准交易。

commercial-skills 是一個 Revenue Operations 協調器，適用於 pricing、deal desk review、discount approval、partnership and channel economics、commercial policy、RFP/RFI response，以及 bookings forecasts。可用來將商務問題路由到聚焦的子技能，並回傳決策摘要。

business-growth-skills 會將 Growth、營收、銷售、客戶成功、RevOps、RFP 與 proposal 相關請求，路由到合適的 bundled specialist skill。可用它在 customer-success-manager、sales-engineer、revenue-operations 或 contract-and-proposal-writer 之間做選擇，減少猜測成本。

quieter 是一個用於精煉 UI 設計的技能，能在視覺過度強烈、容易讓人感到疲勞的介面中降低視覺壓迫感，同時保留清晰度、層級與品牌意圖。它最適合在父層 `$impeccable` 技能之後使用，並能協助團隊在做出有針對性的調整前，先診斷出造成強度過高的來源。

notion-meeting-intelligence 能把 Notion 內容轉成可直接開會使用的議程與會前閱讀資料，並結合 Codex research，支援決策、狀態更新、規劃、回顧與 1:1 準備。當你需要有根據的素材、清楚的時間分配，以及針對不同與會者產出的內容時，這個 notion-meeting-intelligence for Meeting Prep 工作流程特別合適。

colorize skill 可協助 UI 團隊為灰階或過於平淡的介面加入更有策略的色彩。了解何時適合使用、需要提供哪些背景脈絡，以及它如何搭配 $frontend-design 與具品牌意識的色彩決策，融入 impeccable workflow。

arrange 可協助診斷並改善 UI 版面配置、間距與視覺層級。當畫面過於擁擠、網格重複感太強或整體構圖偏弱時，可使用這個 arrange skill；需先完成 $frontend-design 設定，並可視情況補充 $teach-impeccable 作為額外情境。

neat-freak 是一個用於階段結束交接的知識整理技能。它會校對專案文件、代理記憶與程式碼漂移，讓 CLAUDE.md、AGENTS.md 和 docs/ 保持正確一致。很適合技術寫作者、開發者，以及需要更乾淨、更可靠專案知識庫的代理操作人員。