MCP

workspace-surface-audit 是一個唯讀的稽核技能，用來檢查目前工作區與機器現在能做什麼。它會檢視 repo、MCP servers、plugins、connectors、env surfaces 與 harness 設定，然後推薦最適合 Workflow Automation 的 ECC-native skills、hooks、agents 和 workflows。

videodb 可協助你從本機檔案、URL、RTSP/RTMP 串流，或桌面擷取匯入影片與音訊；以時間戳搜尋片段並取得可播放的證據；還能透過剪輯、疊加、轉錄、警示與時間軸編輯來執行動作。這是一份給 VideoDB for Video Editing 與直播分析使用的實用 videodb 指南。

security-scan 技能會使用 AgentShield 稽核你的 Claude Code `.claude/` 設定，檢查是否有機密資訊、風險較高的 MCP 設定、容易遭注入的指令、危險的繞過旗標，以及薄弱的 agent 或 hook 定義。適合在提交前或導入新成員前，進行可重複的安全檢查。

search-first 是一種先研究、後寫程式的工作流程：在開始撰寫自訂程式碼前，先找出既有工具、函式庫與模式。使用 search-first 技能可評估可用選項、比較取捨，並在更少猜測的情況下決定是採用、擴充，還是自行開發。

mcp-server-patterns 是一份針對使用 Node/TypeScript SDK 進行 MCP Server 開發的實用指南。你可以學到何時使用 tools、resources、prompts、Zod 驗證，以及 stdio 與 Streamable HTTP 的取捨，並掌握最新 API 注意事項，以便更安全地實作與除錯。

laravel-plugin-discovery 可透過 LaraPlugins.io MCP 幫你探索與評估 Laravel 套件。安裝前可用它檢視套件健康度、確認 Laravel/PHP 相容性，並找出適合 API 開發的選項。

knowledge-ops 是一個用來管理多層知識庫的 knowledge-ops 技能，涵蓋本機檔案、MCP 記憶體、向量儲存與 Git repo。可用來匯入、整理、同步、去重與檢索筆記、對話、文件和專案事實，並清楚區分各層儲存邊界。

jira-integration 技能可協助 AI 代理擷取 Jira issues、整理需求、新增留言、變更狀態，並將工作回連到 tickets。它支援透過 mcp-atlassian 的 MCP 整合或直接使用 Jira REST API，適合想把實用的 Jira 問題追蹤帶進程式開發流程的團隊。

iterative-retrieval 是一種工作流程模式，用於在 agentic 工作中逐步精煉上下文檢索。它能幫助 subagents 避免取得過多或過少的上下文，因此很適合用來評估 iterative-retrieval 的使用情境、安裝決策，以及 Workflow Automation 中的 iterative-retrieval。

fal-ai-media 是一個透過 fal.ai MCP 提供整合式媒體生成的 GitHub 技能。它協助使用者安裝並使用 fal-ai-media 技能，支援圖片生成、圖片編輯、影片、語音與音訊工作流程，並提供模型搜尋、成本檢查與引導式提示。

exa-search 是一個 Exa MCP 技能，適合做即時、以網路資料為基礎的研究、程式碼範例查找、公司情報、人物查詢與快速來源探索。當你重視最新性與證據，或需要一份實用的 exa-search 指南來處理即時搜尋、工具式回答與網頁研究流程時，就很適合使用。

documentation-lookup 可協助代理從最新文件回答 library、framework 與 API 問題，而不是依賴記憶。當你需要處理安裝、設定、參考查詢或程式碼範例，且最新語法很重要時，它特別合適。若請求仰賴即時文件與版本正確的指引，請在 Skill Docs 中使用 documentation-lookup 技能。

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。

deep-research 技能可將寬泛問題轉化為有來源依據的網頁研究，並搭配 firecrawl 與 exa MCP 工具使用。適合用來比較資料來源、綜整發現，並產出帶引用的報告，應用在競品分析、技術評估、盡職調查，以及其他需要證據支持的決策。

council 是一個用於處理模糊選擇、取捨與要不要做（go/no-go）判斷的決策支援技能。當有多條合理路徑可走，而你在拍板前需要先建立有結構的分歧討論時，適合使用 council。它特別適用於產品、工程、營運與策略決策，因為這類情境更重視可辯護的建議，而不是泛泛的腦力激盪。

claude-devfleet 是 Claude DevFleet 的多代理編排技能。它能協助你規劃專案、將任務分派給平行代理並在獨立 worktrees 中執行、監控進度，以及讀取結構化報告。特別適合需要考量依賴關係、規模較大的程式開發工作，不適合快速的單檔修改。

autonomous-agent-harness 可將 Claude Code 轉變為具備持續運作與自我導向能力的代理系統，提供記憶、排程執行、任務派發與電腦操作功能。當你的需求不只是一次性提示，而是代理協作、定期檢查或長時間運行的工作流程時，這項技能特別適合。

agent-payment-x402 協助 AI agents 透過 MCP tools 處理 x402 付款流程，支援支出上限、收款方 allowlist 與 non-custodial wallets，適合用於付費 API 與 agent orchestration。

mcp-builder 是一份實用指南，協助規劃、建置與評估供外部 API 與服務使用的 MCP server。它可幫助開發者決定工具範圍、命名、傳輸方式，以及 Python 或 Node 的實作模式與評估流程，讓 agent 能更穩定地使用 server。

提供 browser-use Python 函式庫的文件查詢。open-source skill 可協助安裝與設定、Agent 與 Browser 程式碼、模型環境變數、工具、MCP 整合、監控，以及舊版 Actor API 的使用指引。

smart-explore 是一個以程式碼結構探索為核心的技能，會先使用 smart_search、smart_outline 和 smart_unfold 描繪 codebase，再決定是否閱讀完整檔案。它適合用於程式碼導覽、定點除錯，以及在具備 MCP 工具支援時，以 smart-explore 進行 Code Review。

browser-testing-with-devtools 可透過 Chrome DevTools MCP 協助代理測試與除錯真實瀏覽器行為。可用來檢查 DOM、擷取主控台錯誤、分析網路請求、進行效能剖析，並在實際瀏覽器中驗證修正結果。

figma-create-design-system-rules 可協助你為 Figma 轉程式碼工作產生專案專屬的 Design System 規則。你可以用它整理元件、命名、tokens、檔案位置，以及哪些內容不該硬寫進去，讓 AI 程式代理在整個 repo 中維持一致。需要連接 Figma MCP server。

chatgpt-apps 是用來建置或修復 ChatGPT Apps SDK 專案的技能，適用於搭配 MCP server 與 widget UI 的情境。可用於依照文件進行設定、工具設計、bridge wiring、resource registration、metadata、CSP，以及 repo validation。當後端與 UI 必須一起設計時，它也支援用於 Backend Development 的 chatgpt-apps。