skills

作者 asgard-ai-platform已验证

301 open-source coding agent skills across 22 domains — methodology, judgment & gotchas packaged as Claude Agent Skills for the Asgard AI Platform.

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Python
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2026/8/23
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Asgard Skills

開源的 301 個 coding agent skills 知識庫,分成 22 個主題類別。每個 skill 都是獨立的 Markdown 檔案(SKILL.md),遵循 Claude Agent Skills 規範,部分附帶純 Python 腳本做確定性計算。

English

概觀

本 repo 是 Asgard AI Platform原料庫。Skills 會與 Asgard MCPs 組合,打包成針對特定使用者情境的 coding agent plugins(例如台股分析師、電商營運、政策研究者)。

每個 skill 封裝的是某個明確任務的方法論 + 判斷 + 陷阱——那些 LLM agent 若沒有提示就會重新摸索、或直接做錯的東西。

Repo 結構

.
├── {category}-{skill-name}/
│   ├── SKILL.md           ← Level 1 frontmatter + Level 2 指引
│   ├── examples/          ← (必存在,視需要填充)
│   ├── references/        ← (冗長內容外掛於此)
│   └── scripts/           ← (僅在有確定性計算腳本時出現)
└── ...

類別(22 個前綴,301 個 skills)

前綴數量主題
grad-87研究所級理論模型(RBV、CAPM、SEM、DID…)
algo-62演算法(PageRank、BM25、ARIMA、EOQ…)
biz-22商學院框架(SWOT、Porter 五力、DCF…)
hum-9人文 / 批判性推理
tw-38台灣在地知識(電商、股市、稅務、電子發票、金融科技…)
ecom-7電商實務
econ-6經濟學基礎
meta-6跨領域思維模型
ops-6企業營運(OKR、合約審查、pitch deck…)
law-5法律框架
pr-5公關 / 品牌傳播
cs-4客戶服務
data-4資料分析
mfg-4製造業
mkt-4數位行銷
soc-7社會科學
stat-4統計方法論
tech-4一般技術(API、prompt engineering、MCP server…)
ux-4設計 / UX 方法論
fin-2金融實務(modeling、earnings)
xborder-2跨境電商
med-9大眾傳播 / 新聞寫作

Skill 目錄

以下列出全部 301 個 skills,依前綴分組。點擊名稱開啟其 SKILL.md。簡介為各 skill frontmatter description 的中文摘要(WHAT + WHEN)。

grad- 研究所級理論模型(87)
  • grad-action-research — 用 Plan-Act-Observe-Reflect 循環與參與式行動研究(PAR),在改善實務的同時生成知識。
  • grad-affordance — 套用 Affordance 理論(Gibson 1979、Norman 1988),分析物件提供給行動者的行動可能性。
  • grad-agenda-setting — 套用議題設定理論(McCombs & Shaw),分析媒體顯著性如何轉移到公眾認知。
  • grad-ai-ethics — 套用 AI 倫理框架(公平、課責、透明、隱私),評估 AI 系統的演算法偏見、可解釋性與價值對齊。
  • grad-ambidexterity — 套用組織雙元理論,平衡探索與利用兩類活動。
  • grad-ant — 套用行動者網絡理論(Latour、Callon),追蹤人與非人 actants 如何透過轉譯形成網絡。
  • grad-auction-theory — 套用拍賣理論,比較四種正典拍賣形式並評估收益等價性。
  • grad-behavioral-finance — 套用行為財務理論,辨識系統性投資人偏誤及其對資產價格的影響。
  • grad-blooms — 套用 Bloom 修訂版分類學,依六個認知層次分類學習目標並設計評量。
  • grad-born-global — 套用 Born Global 框架,分析在資源限制下從創立即快速國際化的公司。
  • grad-brand-equity — 套用品牌權益框架(Aaker 1991、Keller 1993),評估與建構顧客導向品牌價值。
  • grad-business-ecosystems — 套用 Moore 商業生態系框架,分析企業如何透過誕生、擴張、權威、更新四階段共演化並佔據不同生態角色。
  • grad-capm — 套用資本資產定價模型(CAPM),估算預期報酬與評估風險報酬取捨。
  • grad-cas — 套用複雜適應系統理論,分析具有湧現、自組織、共演化與混沌邊緣動態的現象。
  • grad-case-study — 套用 Yin 的個案研究設計,以單/多個案與三角驗證調查 how/why 問題。
  • grad-cct — 套用消費者文化理論,把消費分析為由身份、市場文化與意識形態塑造的文化實踐。
  • grad-cognitive-load — 套用認知負荷理論,依工作記憶限制管理內在、外在與相關負荷以最佳化教學設計。
  • grad-constructivism — 套用建構主義學習理論,依主動知識建構、鷹架與最近發展區設計教學。
  • grad-contract-theory — 套用契約理論,在道德風險與逆選擇下設計誘因相容的契約。
  • grad-coopetition — 套用 Brandenburger & Nalebuff(1996)競合價值網框架,描繪商業關係中的合作與競爭動態。
  • grad-critical-realism — 套用 Bhaskar 批判實在論,從真實/實際/經驗三層本體論、回溯性推論機制以及結構─能動性辯證分析現象。
  • grad-cultivation — 套用 Gerbner 涵化理論,分析長期媒體曝露如何形塑世界觀。
  • grad-diamond — 套用 Porter 鑽石模型,分析特定產業的國家競爭優勢。
  • grad-did — 套用差異中之差異(DID),比較處理組與對照組結果變化以估算因果效應。
  • grad-digital-transformation — 套用數位化、數位優化、數位轉型三層框架,診斷與規劃數位科技驅動的組織變革。
  • grad-disruptive-innovation — 套用 Christensen 破壞式創新理論,評估低階與新市場對在位者的威脅。
  • grad-dual-process — 套用雙歷程理論,診斷判斷源自快速直覺(系統一)或慢速分析(系統二),辨識相應的認知偏誤。
  • grad-elm — 套用 ELM 推敲可能性模式,依受眾推敲程度匹配訊息類型來設計說服策略。
  • grad-embeddedness — 套用 Granovetter 鑲嵌理論,分析經濟行為如何鑲嵌於持續性社會關係,避免過度/不足社會化的解釋。
  • grad-emh — 套用效率市場假說(Fama 1970),以弱式、半強式、強式評估資訊在資產價格中的反映程度。
  • grad-ethnography — 套用民族誌方法──長期投入、參與觀察、厚描與網路民族誌──研究文化與社群。
  • grad-event-study — 套用事件研究法,衡量公司或市場事件前後的異常報酬與累積異常報酬(CAR)。
  • grad-fama-french — 套用 Fama-French 三因子模型,把資產報酬分解為市場、規模與價值因子。
  • grad-field-theory — 套用 Bourdieu 場域理論,從場域、資本、慣習三者交互分析權力關係。
  • grad-flow — 套用心流理論,診斷最佳體驗條件,設計挑戰與技能平衡的環境以維持投入。
  • grad-framing — 套用框架理論,分析選擇、強調與排除如何形塑議題詮釋。
  • grad-governance — 套用治理理論,分析超越傳統政府的多層次、網絡式與協作治理安排。
  • grad-grounded-theory — 套用紮根理論(Glaser & Strauss),透過開放、軸心、選擇性編碼從質性資料歸納建構理論。
  • grad-hlm — 套用階層線性模型(HLM),以隨機截距與斜率分析巢套資料,處理組內相關與跨層交互作用。
  • grad-info-economics — 套用資訊經濟學,診斷與補救由資訊不對稱造成的市場失靈。
  • grad-innovation-diffusion-bass — 套用 Bass 擴散模型(1969),用創新與模仿係數預測創新採用。
  • grad-is-success — 套用 DeLone & McLean 資訊系統成功模型,從六個相依構面評估 IS 成效。
  • grad-mechanism-design — 套用機制設計(反向賽局論),為配置問題設計誘因相容的規則。
  • grad-meta-analysis — 套用後設分析,整合多項研究的效果量、評估異質性與發表偏誤。
  • grad-mixed-methods — 用聚合、解釋順序、探索順序等策略設計與執行混合方法研究,做質量真正整合。
  • grad-mm-theorem — 套用 Modigliani-Miller 定理,分析資本結構決策並辨識融資選擇何時影響企業價值。
  • grad-narrative — 套用敘事研究方法,從生命故事與口述歷史的結構、時間性與意義建構理解人類經驗。
  • grad-network-economics — 套用網絡經濟學,分析具網絡效應、臨界質量動態與平台競爭的市場。
  • grad-oli — 套用 Dunning OLI 折衷理論,依所有權、區位、內部化優勢評估外人直接投資決策。
  • grad-org-ecology — 套用組織生態學(Hannan & Freeman),分析組織創立、失敗與選擇的族群層次動態。
  • grad-panel-data — 用固定效果、隨機效果與動態 GMM 進行追蹤資料分析,運用縱向變異並控制不可觀察異質性。
  • grad-paradigms — 套用 Kuhn 典範理論,以常態科學、異常、危機、革命的循環分析科學進展。
  • grad-paradox-theory — 套用 Smith & Lewis 弔詭理論,辨識並管理績效、組織、歸屬、學習四面向的組織張力。
  • grad-pecking-order — 套用啄食順序理論(Myers & Majluf 1984),分析資訊不對稱如何驅動融資階層決策。
  • grad-phenomenology — 套用現象學方法,含懸置(epoche)、生活經驗探究與詮釋現象學分析(IPA),揭示經驗本質。
  • grad-platform-economics — 套用平台經濟學,分析網絡效應、解雞生蛋問題並設計多邊平台定價策略。
  • grad-pls-sem — 套用 PLS-SEM 偏最小平方結構方程,結合反映性與形成性測量模型,最大化內生構念解釋變異。
  • grad-policy-streams — 套用 Kingdon 多重源流框架,分析問題、政策、政治三流匯合如何開啟政策窗。
  • grad-pragmatism — 套用實用主義哲學(Peirce、James、Dewey),把知識視為行動工具、以實際後果評價觀念、把探究當問題解決。
  • grad-public-choice — 套用公共選擇理論,把政治決策分析為理性自利行為。
  • grad-real-options — 套用實質選擇權分析,為投資決策中內含的管理彈性估值。
  • grad-sd-logic — 套用服務主導邏輯(Vargo & Lusch 2004)與價值共創原則,重構交換與價值創造。
  • grad-sdt — 套用自我決定理論,沿自主性連續體分析動機品質,設計滿足三種基本心理需求的介入。
  • grad-sem — 套用結構方程模型(SEM),結合測量模型(CFA)與結構模型(路徑分析)檢驗假設的因果結構。
  • grad-sensemaking — 套用 Weick 意義建構理論,分析個人與組織如何從模糊情境中建構意義。
  • grad-servqual — 套用 SERVQUAL 模型(Parasuraman、Zeithaml、Berry 1988),從五構面衡量服務品質落差。
  • grad-signaling — 套用 Spence(1973)訊號理論,分析資訊不對稱下行動者如何透過昂貴可信的訊號傳達私有資訊。
  • grad-social-capital — 套用社會資本理論(Putnam、Coleman、Bourdieu、Burt),分析網絡結構與信任如何產生價值或形成限制。
  • grad-social-identity — 套用社會認同理論,分析群體分類、認同與群際比較如何驅動行為、偏見與衝突。
  • grad-sociotechnical — 套用社會技術系統理論,透過社會與技術子系統的聯合最佳化來分析與設計工作系統。
  • grad-spiral-of-silence — 套用沈默螺旋理論(Noelle-Neumann),分析感知意見氣候如何壓抑少數意見表達。
  • grad-strat-agency — 套用代理理論(Jensen & Meckling 1976),診斷主理人─代理人問題(道德風險、逆選擇)並設計治理機制以對齊利益。
  • grad-strat-dynamic-cap — 套用動態能力框架(Teece 等 1997)的感知、把握、轉化,分析企業如何在快速變動環境中調適與重組能力。
  • grad-strat-institutional — 套用制度理論(DiMaggio & Powell 1983),分析強制、模仿、規範性同形壓力如何形塑組織結構與實踐。
  • grad-strat-kbv — 套用知識基礎觀(Grant 1996)與 Nonaka & Takeuchi 的 SECI 模型,分析組織如何創造、移轉與整合知識以形成競爭優勢。
  • grad-strat-rbv — 套用資源基礎觀(Barney 1991)與 VRIO 框架,評估企業資源與能力是否形成可持續競爭優勢。
  • grad-strat-stakeholder — 套用 Freeman(1984)利害關係人理論與 Mitchell 等人的分類法做利害關係人分析。
  • grad-strat-tce — 套用交易成本經濟學(Williamson 1975、1985),依交易特性分析市場、混合或科層的治理結構選擇。
  • grad-strat-upper-echelons — 套用高階梯隊理論(Hambrick & Mason 1984),分析高階管理團隊的人口統計、經驗與價值如何形塑策略選擇與組織結果。
  • grad-structuration — 套用 Giddens 結構化理論,分析結構的二元性──社會結構既是實踐的媒介也是其結果。
  • grad-survey-design — 套用嚴謹的問卷設計原則,含構念操作化、Likert 量表發展、信效度評估與共同方法變異控制。
  • grad-sustainability — 套用永續框架(三重底線、SDGs、ESG、循環經濟),評估策略是否平衡經濟、社會與環境三維度。
  • grad-systematic-review — 依 PRISMA 框架做系統性文獻回顧,含明確檢索策略、納入排除標準、品質評估與透明合成。
  • grad-tam-utaut — 套用科技接受模型(Davis 1989)與 UTAUT(Venkatesh 等 2003),預測技術採用。
  • grad-tpack — 套用 TPACK 框架,從技術、教學、內容知識交集評估與設計科技融入教學。
  • grad-tpb — 套用計畫行為理論,從態度、主觀規範、知覺行為控制預測行為意圖並找出介入槓桿點。
  • grad-uppsala — 套用 Uppsala 國際化模型,依心理距離與經驗學習分析逐步進入國外市場。
algo- 演算法(62)
  • algo-ad-bidding — 實作並挑選廣告出價策略,從手動 CPC 到自動 target-CPA、target-ROAS。
  • algo-ad-budget — 用邊際報酬分析在多檔廣告活動間最佳化預算分配。
  • algo-ad-ctr — 從特徵建構 CTR 預測模型來估算廣告點擊率。
  • algo-ad-gsp — 實作 GSP 廣義第二價拍賣,做廣告版位分配與計價。
  • algo-ad-vcg — 實作 VCG 機制,做誘因相容(誠實出價)的廣告版位分配。
  • algo-blockchain-basics — 說明區塊鏈基礎:分散式帳本架構、共識機制與區塊結構。
  • algo-blockchain-smart-contract — 在區塊鏈上設計與實作可自動執行的智能合約。
  • algo-ecom-bm25 — 實作 BM25 排名函數,做電商商品搜尋的相關性評分。
  • algo-ecom-ranking — 設計多目標電商商品排序,結合相關性、轉換率與商業指標。
  • algo-ecom-search — 從查詢理解到結果呈現,全鏈路優化電商搜尋相關性。
  • algo-forecast-arima — 建構 ARIMA 時間序列預測模型,含趨勢與季節性分解。
  • algo-forecast-ensemble — 把多個預測模型組合成 ensemble 預測以提升精度。
  • algo-forecast-exponential — 套用指數平滑法,對時間序列做加權移動平均預測。
  • algo-forecast-prophet — 用 Meta Prophet 對含節假日與變點的商業時序建構預測模型。
  • algo-hr-compensation — 做薪酬對標分析,把薪資定位到市場資料上。
  • algo-hr-matching — 實作 Gale-Shapley 穩定配對演算法,解雙邊媒合問題。
  • algo-hr-turnover — 建構員工離職預測模型,找出流失風險與留任驅動因子。
  • algo-mfg-cpk — 計算 Cpk 製程能力指數,評估製程是否符合規格要求。
  • algo-mfg-doe — 設計與分析因子實驗,找出顯著製程因子並最佳化參數。
  • algo-mfg-fmea — 執行 FMEA,系統性辨識、排序並降低潛在失效模式。
  • algo-mfg-spc — 實作統計製程控制(SPC)管制圖,監控生產製程穩定度。
  • algo-net-centrality — 計算網路中心性指標,找出圖中的重要節點。
  • algo-net-community — 用 Louvain 演算法做社群偵測,找出網路中緊密連結的群組。
  • algo-net-influence — 解影響力最大化問題,挑選最佳種子節點達到最大資訊擴散。
  • algo-nlp-lda — 用 LDA 做主題建模,從文件集中發現潛在主題。
  • algo-nlp-ner — 實作命名實體識別(NER),辨識並分類文本中的實體。
  • algo-nlp-similarity — 用詞彙與語意方法計算文本相似度,做匹配與去重。
  • algo-nlp-summarization — 用抽取式與生成式方法實作文本摘要。
  • algo-price-bundle — 用純綑綁、混合綑綁與消費者剩餘分析設計綑綁定價策略。
  • algo-price-conjoint — 做聯合分析(conjoint),衡量產品屬性如何驅動偏好與付費意願。
  • algo-price-dynamic — 依需求、時間與競爭,實作即時調價的動態定價策略。
  • algo-price-elasticity — 計算需求價格彈性,量化價格變動對銷量的影響。
  • algo-price-van-westendorp — 做 Van Westendorp 價格敏感度分析(PSM),找出可接受價格區間。
  • algo-rank-bayesian — 用貝氏平均法結合觀測評分與先驗,對項目做排名。
  • algo-rank-elo — 實作 Elo 評分系統,從成對比較結果對人或物排名。
  • algo-rank-trueskill — 實作 TrueSkill 評分系統,做多人與隊伍制競技排名。
  • algo-rank-wilson — 計算 Wilson Score 信賴區間,依正面比例排名並做樣本數修正。
  • algo-rec-cf — 實作協同過濾推薦,依使用者行為模式產生推薦。
  • algo-rec-content — 用內容特徵與使用者偏好剖面匹配,做內容式推薦。
  • algo-rec-hybrid — 設計多策略混合推薦系統以提升精度。
  • algo-rec-mf — 實作矩陣分解,把使用者─物品互動矩陣分解為潛在因子表示。
  • algo-rec-session — 從短期行為序列做 session-based 推薦,無需長期使用者剖面。
  • algo-risk-altman-z — 計算 Altman Z-Score,從財務比率預測企業破產機率。
  • algo-risk-benford — 套用 Benford 定律,分析首位數字頻率分佈來偵測資料異常。
  • algo-risk-credit — 從借款人特徵建構信用評分模型,預測違約機率。
  • algo-risk-var — 計算 VaR(風險值),估算給定信賴水準下的最大組合損失。
  • algo-sc-bullwhip — 分析並降低長鞭效應──需求波動沿供應鏈上游放大的現象。
  • algo-sc-eoq — 計算經濟訂購量(EOQ),最小化總庫存成本(訂購+持有)。
  • algo-sc-newsvendor — 解報童問題:在不確定需求下做單期訂購決策。
  • algo-sc-routing — 解車輛路徑問題(VRP),在容量與時間限制下最佳化配送路線。
  • algo-sc-safety-stock — 計算安全庫存水位,緩衝需求與前置時間的不確定性。
  • algo-seo-backlink — 用 Domain Authority、Domain Rating 與信任指標評估反向連結品質。
  • algo-seo-content — 從關鍵字研究、內容規劃、寫作到頁面優化,執行內容 SEO 策略。
  • algo-seo-crawl — 實作網路爬蟲管線:URL 發現、抓取、解析與儲存。
  • algo-seo-pagerank — 用隨機漫遊模型實作 PageRank,計算網頁重要性分數。
  • algo-seo-schema — 用 JSON-LD 格式實作 Schema.org 結構化資料標記,強化搜尋結果呈現。
  • algo-seo-technical — 優化 Core Web Vitals(LCP、INP、CLS),提升搜尋排名與使用者體驗。
  • algo-seo-tfidf — 實作 TF-IDF 評分,衡量詞彙相對於文件語料庫的重要性。
  • algo-social-engagement — 計算並對標社群媒體在不同平台與素材變體的互動率。
  • algo-social-influence — 用互動加權指標衡量社群影響力,超越單純的粉絲數。
  • algo-social-sentiment — 實作 VADER 情感分析,對社群媒體文本做情感評分。
  • algo-social-virality — 用 SIR/SIS/SEIR 倉室模型建模病毒式傳播動態。
biz- 商學院框架(22)
  • biz-4p-7p — 套用 4P/7P 行銷組合框架,設計產品、價格、通路、促銷以及服務業的人員、流程、實體證據。
  • biz-ansoff — 用安索夫矩陣評估市場與產品兩維度的成長策略選項。
  • biz-bcg-matrix — 用 BCG 成長/市占矩陣分析產品或事業組合,做資源配置決策。
  • biz-blue-ocean — 套用藍海策略,透過價值創新開創無競爭的市場空間。
  • biz-brand-positioning — 發展品牌定位策略,包含定位陳述、知覺圖、品牌個性與原型分析。
  • biz-breakeven — 做損益兩平分析,計算覆蓋全部成本所需的銷量或營收。
  • biz-bsc — 套用平衡計分卡(BSC),把策略轉成財務、顧客、內部流程、學習與成長四構面的可衡量目標。
  • biz-cac-ltv — 計算並分析顧客取得成本(CAC)與終身價值(LTV),評估單位經濟與行銷效率。
  • biz-customer-journey — 繪製並分析顧客旅程的認知、考慮、決策、使用與倡導階段。
  • biz-dcf — 建構現金流折現(DCF)估值模型,估算內含價值。
  • biz-dupont — 用杜邦分析把 ROE 拆解為獲利力、效率與槓桿三項要素。
  • biz-financial-ratios — 用獲利力、流動性、槓桿、效率、估值五類比率分析財務體質。
  • biz-lean-six-sigma — 套用精實與六標準差原則,消除浪費並降低製程變異。
  • biz-pestel — 用 PESTEL 框架掃描政治、經濟、社會、科技、環境與法律六面向的總體環境。
  • biz-porters-five-forces — 用 Porter 五力框架評估產業競爭動態與吸引力。
  • biz-pricing-strategy — 分析並設計成本加成、價值基礎、競爭、滲透與吸脂等定價策略,含心理定價技巧。
  • biz-stp — 套用 STP(市場區隔、目標市場、定位)框架制定市場策略。
  • biz-supply-chain — 用 SCOR 模型分析供應鏈的計畫、採購、製造、配送與退貨流程。
  • biz-swot — 用 SWOT 分析與 TOWS 矩陣做策略規劃。
  • biz-toc — 套用限制理論(TOC),辨識並管理系統瓶頸。
  • biz-unit-economics — 分析單位經濟,評估單位獲利與商業模式可擴展性。
  • biz-value-chain — 套用 Porter 價值鏈分析,從組織活動中找出競爭優勢來源。
hum- 人文 / 批判性推理(9)
  • hum-critical-thinking — 用結構化批判思考──辨識主張、證據、推理鏈、隱藏假設與邏輯謬誤──嚴謹評估或建構論證。
  • hum-dialectics — 套用黑格爾辯證法(正─反─合),分析矛盾並產出更高層次的理解。
  • hum-discourse — 套用論述分析,檢視語言如何在文本與溝通中建構意義、權力關係與社會現實。
  • hum-ethics — 套用倫理學框架──義務論、效益論、德行倫理、正義論──分析道德兩難並做有原則的決策。
  • hum-historical-analogy — 用歷史類比輔助策略決策,辨識過去與當前情境的結構相似與差異。
  • hum-narrative — 把敘事結構與故事技巧套用到品牌、商業與溝通情境。
  • hum-rhetoric — 套用古典修辭學(Ethos、Pathos、Logos)分析說服性溝通並打造有效論證。
  • hum-socratic — 套用蘇格拉底式提問──澄清、探假設、檢驗證據、轉換觀點、追問蘊涵與後設提問──以引導學習或揭露盲點。
  • hum-source-criticism — 用一手/二手分類、內部/外部批判、三角驗證與假訊息辨識評估來源可信度。
tw- 台灣在地知識(38)
  • tw-einvoice-guide — 導入台灣電子發票系統,含平台介接、B2B/B2C 格式、載具歸戶與報稅對帳。
  • tw-fintech-compliance — 處理台灣金融科技法規,含金管會監理、電子支付法、VASP、AML/KYC 與監理沙盒。
  • tw-healthcare-regulations — 處理台灣醫療法規,含健保制度、醫材分級、藥品查驗登記、遠距醫療與健康資料保護。
  • tw-manufacturing — 分析台灣製造業結構,含半導體、電子、機械與石化等產業。
  • tw-payment-integration — 整合台灣金流服務商,含信用卡、ATM 轉帳、超商代收與行動支付(LINE Pay、街口)。
  • tw-retail-landscape — 分析台灣零售業:超商、百貨、超市、量販與電商,含全通路趨勢。
  • tw-startup-legal — 指引台灣公司登記與法務設立,含商業組織選擇、商業/公司登記與稅籍申請。
  • tw-stock-analysis — 用基本面分析台股,含 EPS、本益比、殖利率與財報檢視。
  • tw-tax-basics — 處理台灣稅制,含營所稅、營業稅、綜所稅、扣繳義務與新創租稅優惠。
  • tw-ecom-analytics-benchmarks — 台灣電商 KPI 基準值(CVR、ROAS、LTV、AOV、回購率)對標與診斷。
  • tw-ecom-analytics-ga4 — 為台灣電商實作 GA4 電商追蹤,含 Enhanced Ecommerce 事件與轉換設定。
  • tw-ecom-channel-strategy — 選擇台灣電商平台組合,含 DTC(91APP、Shopline、Shopify)與市集(momo、Shopee)策略。
  • tw-ecom-compliance-consumer — 台灣消保法合規,含七天鑑賞期範圍、例外與退換貨流程。
  • tw-ecom-compliance-cross-border — 涉台跨境電商的稅務與法規合規,含進口稅、關稅與 B2C 申報規則。
  • tw-ecom-compliance-pdpa — 台灣電商個資法(PDPA)合規,含會員同意、Cookie 政策與資料保護。
  • tw-ecom-compliance-product — 台灣商品法規合規,涵蓋食品(食安法)、藥品(藥事法)、化妝品的查驗登記與標示規定。
  • tw-ecom-dtc-91app — 透過 mcp-91app 整合並操作 91APP,含商品上架、會員系統與 O2O 功能。
  • tw-ecom-dtc-shopify-localization — 為台灣市場優化 Shopify 商店,含 NT$ 定價、繁體中文在地化與金流介接。
  • tw-ecom-dtc-shopline — 透過 mcp-shopline 整合並操作 Shopline,含商品管理、訂單與促銷設定。
  • tw-ecom-invoice-carrier — 處理台灣電子發票載具(手機條碼、自然人憑證、會員載具)與捐贈碼流程。
  • tw-ecom-invoice-ezpay — 透過 mcp-ezpay-einvoice 介接 ezPay(加值服務中心)開立與管理台灣電子發票。
  • tw-ecom-invoice-universalec — 透過 mcp-universalec-e-invoice 介接汎宇電商開立台灣電子發票。
  • tw-ecom-invoice-void — 在同期內作廢台灣電子發票,或開立折讓單。
  • tw-ecom-logistics-cold-chain — 台灣低溫宅配(宅配通冷藏 / 黑貓低溫),含冷鏈包裝、溫層選擇與法規要求。
  • tw-ecom-logistics-cross-border — 台灣跨境出口物流,含承運商選擇與跨境出貨作業管理。
  • tw-ecom-logistics-cvs — 透過台灣超商取貨(7-11 賣貨便 / 全家 / 萊爾富 / OK)出貨,含門市選擇與取貨付款設定。
  • tw-ecom-logistics-home — 介接台灣宅配業者(黑貓宅急便、宅配通、新竹物流、郵局),含計費規則與時效設定。
  • tw-ecom-marketplace-momo — 在 momo 購物網上架與操作,含商品審核流程、比價規則與廣告投放。
  • tw-ecom-marketplace-shopee — 經營蝦皮台灣賣場,含商品上架、促銷、閃購與 SIP(蝦皮優選)資格。
  • tw-ecom-operations-customer-service — 台灣電商客服,含 LINE / Messenger / Email / 電話多管道整合與回覆 SOP。
  • tw-ecom-operations-line-oa — 透過 LINE 官方帳號經營 CRM 與會員留存,含廣播成本、分眾推播與 Messaging API。
  • tw-ecom-operations-pricing — 台灣電商定價,含含稅 / 未稅呈現、尾數慣例與市集比價策略。
  • tw-ecom-operations-promotion — 執行台灣電商促銷活動(雙11、618、年中慶、雙12、週年慶、母親節),含折扣設計與 ROI 計算。
  • tw-ecom-payment-dispute — 處理台灣電商金流爭議,含信用卡退款、超商取貨付款糾紛與申訴流程。
  • tw-ecom-payment-ecpay — 介接綠界(ECPay)金流,含信用卡、ATM、超商代碼與超商取貨付款。
  • tw-ecom-payment-jkopay — 介接街口支付(JKOPay)電商收款,含 Web / App 流程與街口幣回饋機制。
  • tw-ecom-payment-newebpay — 透過 mcp-newebpay 介接藍新金流(NewebPay),含多元支付方式設定。
  • tw-ecom-payment-tappay — 介接 TapPay,含 Web / iOS / Android SDK、3DS 2.0 與定期定額扣款。
ecom- 電商實務(7)
  • ecom-analytics — 用 GA4 指標、轉換漏斗分析與電商核心 KPI 分析電商成效。
  • ecom-conversational — 在訊息平台上設計對話式電商體驗:聊天機器人流程、商品卡片與轉換策略。
  • ecom-inventory-health — 用週轉率、ABC 分類、安全庫存與缺貨/呆滯診斷分析庫存健康度。
  • ecom-multilingual-listing — 為跨境電商優化多語商品頁:SEO 在地化、機翻流程與文化調適。
  • ecom-promo-roi — 計算並分析促銷 ROI:增量銷售、毛利衝擊與促銷型態比較。
  • ecom-rfm-analysis — 從交易資料做 RFM(最近一次、頻率、金額)顧客分群。
  • ecom-sea-strategy — 擬定東南亞電商策略:平台選擇、金流基礎建設、物流挑戰與在地化需求。
econ- 經濟學基礎(6)
  • econ-behavioral — 套用行為經濟學概念──有限理性、展望理論、心理帳戶、推力理論──分析決策偏誤。
  • econ-business-cycle — 分析景氣循環的擴張、頂峰、收縮、谷底階段,及其對策略與政策的意涵。
  • econ-game-theory — 套用基本賽局概念──Nash 均衡、優勢策略、囚徒困境──分析策略互動。
  • econ-macro-indicators — 解讀 GDP、通膨、失業、利率、匯率等總體指標,評估經濟體質與預測趨勢。
  • econ-market-structure — 分析完全競爭、獨占性競爭、寡占與獨占等市場結構,預測廠商行為與市場結果。
  • econ-supply-demand — 用供需分析說明價格決定、市場均衡與政策介入的影響。
meta- 跨領域思維模型(6)
  • meta-decision-analysis — 用決策矩陣、決策樹、期望值與多準則決策分析(MCDA)做結構化決策分析。
  • meta-first-principles — 用第一性原理思考,把問題拆到基本真理再從頭推理。
  • meta-mental-models — 套用跨領域思維模型晶格,提升決策品質。
  • meta-scenario-planning — 用驅動力、不確定軸與 2x2 情境矩陣做情境規劃,準備多種可能未來。
  • meta-structured-problem — 用 MECE、議題樹、假設驅動法與金字塔原理做結構化問題解決。
  • meta-systems-thinking — 套用系統思考──因果迴路圖、存量流量模型、系統原型與槓桿點分析──處理具有回饋迴路與時延的組織、經濟或社會問題。
ops- 企業營運(6)
  • ops-business-model-canvas — 套用商業模式畫布(BMC),用九宮格描繪並評估商業模式。
  • ops-contract-review — 審閱商業合約,辨識責任條款、IP 歸屬、終止條款與付款條件等風險。
  • ops-meeting-minutes — 撰寫結構化會議紀錄,含決議、行動項與後續追蹤。
  • ops-negotiation — 套用原則式談判(BATNA、ZOPA、哈佛談判法)準備並執行談判。
  • ops-okr-planning — 設計並導入 OKR(目標與關鍵結果),跨組織層級做目標設定與策略對齊。
  • ops-pitch-deck — 建構並撰寫投資人 pitch deck:問題、解方、市場、商模、進展、團隊與財務。
law- 法律框架(5)
  • law-contract — 分析合約基礎:成立要件(要約、承諾、對價)、必要條款與常見風險區。
  • law-gdpr-pdpa — 分析 GDPR、台灣個資法(PDPA)及相關法規下的資料隱私合規要求。
  • law-ip — 分析專利、商標、著作權與營業秘密等智慧財產權。
  • law-irac — 套用 IRAC(議題、規則、適用、結論)法做結構化法律分析。
  • law-labor — 分析台灣勞動基準法基礎:工時、加班、休假與終止規則。
pr- 公關 / 品牌傳播(5)
  • pr-crisis-communication — 用 SCCT 理論與危機聲明框架,管理預防、回應、復原三階段的危機溝通。
  • pr-crisis-response — 用分類、黃金時間回應、3C 危機聲明範本與聲譽復原規劃管理公關危機。
  • pr-media-monitoring — 建立並執行媒體監測,追蹤新聞、社群與線上頻道的品牌提及、情緒與聲量佔比。
  • pr-press-release — 用倒金字塔結構、標題寫作要訣與媒體發送策略寫出有效新聞稿。
  • pr-social-copywriting — 為 Instagram、Facebook、LinkedIn、X/Twitter 寫平台優化的社群文案,含 hook、CTA 與 hashtag 策略。
cs- 客戶服務(4)
  • cs-analytics — 用 CSAT、NPS、CES、首次解決率與客服工單文本探勘衡量並優化客服績效。
  • cs-chatbot-design — 設計對話式 AI 聊天機器人,含意圖辨識、槽位填充、對話流與回應生成。
  • cs-notification-strategy — 設計推播與訊息策略,含通路選擇、時機優化、個人化與疲勞管理。
  • cs-sop — 設計客服營運:分層支援(L1/L2/L3)、回應範本、SLA 定義、升級流程與客訴處理。
data- 資料分析(4)
  • data-cohort-analysis — 做世代分析(cohort),追蹤使用者行為隨時間變化、建立留存矩陣並比較世代表現。
  • data-dashboard-design — 用合理的 KPI 階層、圖表選型與互動功能設計有效的資料儀表板。
  • data-financial-analysis — 解讀三大財報(損益表、資產負債表、現金流量表)以評估營運體質與績效。
  • data-sql-optimization — 用 EXPLAIN 分析、索引策略與常見反模式修正來優化 SQL 查詢效能。
mfg- 製造業(4)
  • mfg-oee-analysis — 計算並診斷整體設備效率(OEE),拆解為可用率、效能率與品質率。
  • mfg-predictive-maintenance — 用感測器資料、剩餘壽命(RUL)ML 模型與 P-F 曲線框架設計預測性維護策略。
  • mfg-production-planning — 用 MPS(主排程)、MRP(物料需求規劃)與產能規劃設計生產計畫。
  • mfg-supplier-scorecard — 用品質、交期、價格與服務四面向的加權計分卡評估與管理供應商。
mkt- 數位行銷(4)
  • mkt-ab-testing — 為登陸頁、EDM、廣告素材與定價設計並執行行銷 A/B 測試,含正確的測試設計與結果分析。
  • mkt-ad-optimization — 在 Google Ads、Meta Ads、LINE LAP 上優化數位廣告活動,含出價、受眾、素材測試與 ROAS 優化。
  • mkt-content-calendar — 為多平台內容行銷建立並管理內容月曆,含編輯排程、內容類型分配與團隊流程。
  • mkt-seo-audit — 做技術與頁面 SEO 稽核,涵蓋可爬性、站速、行動友善與內容優化。
soc- 社會科學(7)
  • soc-cialdini — 套用 Cialdini 六大說服原則──互惠、承諾/一致、社會證明、喜好、權威、稀缺──分析或設計影響策略。
  • soc-cognitive-bias — 在決策情境辨識並分析確認偏誤、錨定、可得性捷思與沉沒成本謬誤等認知偏誤。
  • soc-innovation-diffusion — 套用 Rogers 創新擴散理論,分析新產品、想法或技術如何在族群中擴散。
  • soc-policy-analysis — 做結構化政策分析,含問題定義、方案評估與證據導向建議。
  • soc-social-network — 套用社會網絡分析概念──節點、連結、中心性、結構洞、強弱連結──描繪並分析關係結構。
  • soc-stakeholder — 做利害關係人分析:辨識、Power-Interest 矩陣分類與影響策略發展。
  • soc-user-research — 用訪談、焦點團體、問卷與田野觀察設計並執行使用者研究。
stat- 統計方法論(4)
  • stat-ab-testing — 用樣本數計算、隨機化、頻率派與貝氏方法及序貫檢定,設計並分析嚴謹的 A/B 測試。
  • stat-causal-inference — 套用因果推論方法──反事實框架、工具變數、傾向分數匹配與 DID──從觀察資料估算因果效應。
  • stat-eda — 用描述統計、視覺化與資料品質檢查做探索性資料分析(EDA)。
  • stat-hypothesis-testing — 做統計假設檢定,含虛無/對立假設設定、p 值、型一/型二錯誤與檢定統計量選擇。
tech- 一般技術(4)
  • tech-api-integration — 指引 REST API 整合,含 HTTP 方法、認證、錯誤處理與速率限制。
  • tech-data-pipeline — 設計資料管線,含 ETL/ELT 架構、資料源整合、排程、品質檢查與資料倉儲設計。
  • tech-mcp-server-dev — 建構 MCP(Model Context Protocol)伺服器,含工具定義、schema 設計、認證、錯誤處理與 Claude Code 整合。
  • tech-prompt-engineering — 除錯並強化生產級 LLM prompt:處理 prompt injection、輸出格式漂移、長上下文指令遺忘與跨模型可移植性問題。
ux- 設計 / UX 方法論(4)
  • ux-design-thinking — 套用設計思考五階段──同理、定義、發想、原型、測試──解使用者中心問題。
  • ux-heuristic — 用 Nielsen 十大可用性原則做使用者介面的啟發式評估。
  • ux-jtbd — 套用待辦工作(JTBD)框架,從功能性、情感性與社會性工作理解顧客動機。
  • ux-lean-startup — 套用精實創業方法論:Build-Measure-Learn 循環、MVP、驗證式學習與 pivot 決策。
fin- 金融實務(2)
  • fin-earnings-summary — 摘要與分析法說會:財務亮點、管理層說明、財測指引與分析師問答重點。
  • fin-modeling — 建構三表財務模型(損益、資產負債、現金流),含營收預測、假設管理與情境分析。
xborder- 跨境電商(2)
  • xborder-logistics — 為跨境電商設計物流策略,含直郵、海外倉與保稅倉模式。
  • xborder-sea-entry — 規劃東南亞市場進入:模式選擇、法規要求、文化研究與 GTM 時程。
med- 大眾傳播 / 新聞寫作(9)
  • med-business — 將財報、IPO/併購、法規變動、產業趨勢等財經素材寫成新聞稿件,強制執行財務數字溯源、分析師利益揭露、證券交易法風險與數字治理紀律。
  • med-culture — 將展覽、表演、藝術家訪談、文化政策或藝術市場素材寫成文化藝術新聞,涵蓋文化挪用稽核、原民知識保護、來源公信力辨識與翻譯/跨文化框架紀律。
  • med-education — 將校園政策、研究發現、學生數據、師資議題或課綱改革素材寫成教育新聞,涵蓋研究方法論紀律、人口統計查核、效應量稽核與教育法紅線。
  • med-entertainment — 將影評、票房分析、串流報告、影展與選角等娛樂素材寫成新聞稿件,強制執行 press junket 揭露、評論解禁合規、PR-vs-news 區分與娛樂法紀律。
  • med-health — 將臨床研究、公衛警示、藥物核可、流行病學或健康政策素材寫成醫療健康新聞,涵蓋相對風險框架、絕對基線揭露、證據層級查核、去識別化協議與 WHO 自殺報導合規。
  • med-international — 將外交、跨境衝突、聯合國/多邊組織、國際發展或地緣政治素材寫成國際新聞,涵蓋境外消息原始來源查核、翻譯精準度、衝突各方平衡與來源鏈稽核。
  • med-news-reporter — 將使用者提供的原始素材(逐字稿、事件紀錄、數據、直接引言)寫成可發表的新聞稿件,涵蓋即時新聞、深度調查、特稿與評論四種類型,並強制執行媒體倫理與識讀自我檢核。
  • med-political — 將選舉、立法、政策、官方聲明、民調或政治人物特寫素材寫成政治新聞,強制執行立場標記、民調解讀紀律、誹謗/選罷法紅線與框架中立性稽核。
  • med-sports — 將賽事回顧、選手特寫、聯盟/規則變動、傷兵名單、交易公告、禁藥/紀律事件等運動素材寫成新聞,涵蓋年代調整數據、運動資料來源檢核、傷勢揭露邊界與運動博弈敏感性。

Skill 結構

每份 SKILL.md 遵循一致的模板:

---
name: "{category}-{skill-name}"
description: "[祈使句 WHAT + WHEN,< 1024 字元,不可含 XML 角括號]"
metadata:
  category: "WP-XX Topic Label"
  tags: [...]
---

# {Skill 顯示名稱}

## Overview / Framework
## When to Use (and When NOT to Use)
## Methodology(Phase-Gate 或 Hub-and-Spoke 模式)
## IRON LAW:{非顯而易見的約束}
## Output Format
## Gotchas
## Scripts(若適用)
## References

確定性計算腳本

目前有 20 個 skills 附帶 Python 腳本(純 stdlib、無外部依賴),處理那些 LLM 常算錯的計算:

  • 財務biz-cac-ltvbiz-breakevenbiz-dcfbiz-dupontbiz-financial-ratiosbiz-unit-economicsgrad-capmfin-modeling
  • 風險 / 統計algo-risk-altman-zalgo-risk-varmkt-ab-testingalgo-mfg-cpk
  • 供應鏈algo-sc-eoqalgo-sc-safety-stockalgo-sc-newsvendor
  • 排名algo-rank-wilsonalgo-rank-eloalgo-rank-bayesian
  • 電商ecom-rfm-analysisalgo-price-elasticity
  • 搜尋algo-seo-tfidfalgo-ecom-bm25

每個腳本都支援 --help--input <json>--verify(內建自我測試)。輸出以 JSON 印到 stdout,方便後續串接。

# 範例
python ecom-rfm-analysis/scripts/rfm_score.py --input customers.json
python biz-cac-ltv/scripts/cac_ltv.py --marketing-cost 100000 --new-customers 500 \
  --arpu 50 --gross-margin 0.70 --monthly-churn 0.05

設計原則

  1. Iron Law:每個 skill 都定義一條非顯而易見的約束,agent 不提示就會踩雷
  2. Hub-and-Spoke:SKILL.md 精簡(< 200 行);冗長內容外掛到 references/
  3. Phase-Gate(演算法):明確步驟、步驟之間設驗證關卡
  4. 具體驗證:範例必須可精確計算,不接受「大概落在某範圍」
  5. 不過度教學:假設 agent 已懂基礎,只強調它會做錯的地方

完整設計規則與品質標準見 AGENTS.md

狀態

階段狀態
Phase 1:四個 section 共 263 個 skills 生成
Phase 1.5:自動 lint(frontmatter、長度、IRON LAW)✅ 293/293
Phase 1.7:with/without skill 評估(4 份樣本)✅ 4/4 with_skill 勝
Phase 2-3:品質審計(抽樣 28 份)✅ 14 PASS / 13 MINOR / 1 MAJOR
Phase 3.5:P0 + P1 修補
Phase 4:description 最佳化(phantom trigger)
Tier 1 + 2 確定性腳本(共 20 支)✅ 全部 --verify 通過
Plugin 打包(Phase 5)🟡 規劃中(TODO.md

相關 Repo

Domain 導航

特定領域的 skill 組織索引放在 docs/domains/

  • tw-ecommerce.md — 台灣電商(平台、金流、物流、發票、法遵、營運、分析)

貢獻指南

請見 CONTRIBUTING.md。提交新 skill 前務必先讀 AGENTS.md 了解目錄與品質標準。

授權

MIT License。見 LICENSE

常见问题

What is skills?

skills is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by asgard-ai-platform. 301 open-source coding agent skills across 22 domains — methodology, judgment & gotchas packaged as Claude Agent Skills for the Asgard AI Platform. It has 226 GitHub stars.

Is skills safe to use?

Yes. skills passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.

How do I install skills?

Clone the repository with "git clone https://github.com/asgard-ai-platform/skills" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).

What programming language is skills written in?

skills is primarily written in Python. It is open-source under asgard-ai-platform on GitHub, so you can review or fork the full source.

Are there alternatives to skills?

Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh skills against similar tools.

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