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AI Agent Workflow Collection

Skill pack
4 skills0 selected
llllooSkills in this pack

Use when creating, editing, or visually reviewing Pencil (.pen) screens, components, or flows.

English

為單一 BMAD story 依序跑三階段(bmad-create-story → bmad-dev-story → bmad-code-review),每階段委派給一個全新 context 的 subagent 執行,主線只做協調、階段之間停下等使用者確認。code-review 會審查+收官(回填發現、依結果切狀態),但不自動修 code;被審出的 patch 修不修由使用者裁示。僅由使用者輸入 /bmad-run-story…

Chinese

用 mem0 MCP 維護跨工具、跨專案的長期記憶——自動記錄可遷移的通用知識,並在相關主題出現時主動回憶。記錄側觸發:發現跨專案通用的技術知識或坑(API 行為、版本地雷、除錯心得)、使用者給出工作方式的糾正或偏好、驗證出有效的工具技巧或流程模式、形成通用的架構/選型決策原則,或使用者說「記住這個」「記下來」時。即使正在執行別的任務、使用者完全沒提到記憶,只要對話中出現上述任一類值得跨專案記住的知識,就要用本 skill 記錄,不要等使用者開口——記錄時機稍縱即逝,任務結束後通常不會再想起來。回憶側觸發:開始處理過往可能累積過知識的主題(除錯特定技術、選型比較、涉及使用者習慣的決策)時,先查記憶再動手,即使不確定有沒有存過——查一次的成本遠低於重走一遍已踩過的坑;使用者說「我之前」「上次」「查記憶」等回溯語意時必用。排除:專案細節(程式碼結構、檔案路徑、特定 repo 的事實)一律不記錄;環境中沒有 mem0 MCP 工具(addmemory/searchmemories)時靜默跳過本…

Chinese

成本可預期的輕量多來源網路研究——用「一個比較項目派一個 subagent」平行深查,15 個項目以內直接跑、超過 15 才停下來問使用者,最後彙整成一張帶來源的比較表。這是內建 /deep-research 的省成本替代:刻意砍掉「每條主張多票對抗式查證」那個會讓 agent 暴增到上百的乘數,換取可預期、可負擔的花費。觸發時機:使用者想「比較大量項目」「調查多個選項」「做選型/競品/工具比較」「survey 一批東西並整理成表」,又在意成本、明講或暗示「不要用太多 agent」「/deep-research 太貴」「輕量一點」「成本可控」時,一定要用這個 skill。凡是「比較 N 個 X 並整理」「幫我調查這幾個然後做成表格」這類需求,即使沒點名,也優先考慮它。不要用在:單一主題的線性深讀(直接用 WebSearch/WebFetch inline 即可,不必派 subagent)、需要最高嚴謹度事實查核的正式報告(那才用 /deep-research…

Chinese

Includes Pen Design and other workflows.

Install with
Claude CodeCodexCursorGitHub CopilotGemini CLI

Supported by the Atlas install prompt. Skill-specific requirements vary.

Pack stats

Skills4CategorygeneralStars0

What’s included

Pen Design

Use when creating, editing, or visually reviewing Pencil (.pen) screens, components, or flows.

Bmad Run Story

為單一 BMAD story 依序跑三階段(bmad-create-story → bmad-dev-story → bmad-code-review),每階段委派給一個全新 context 的 subagent 執行,主線只做協調、階段之間停下等使用者確認。code-review 會審查+收官(回填發現、依結果切狀態),但不自動修 code;被審出的 patch 修不修由使用者裁示。僅由使用者輸入 /bmad-run-story 明確呼叫,不自動觸發。

Mem0 Memory

用 mem0 MCP 維護跨工具、跨專案的長期記憶——自動記錄可遷移的通用知識,並在相關主題出現時主動回憶。記錄側觸發:發現跨專案通用的技術知識或坑(API 行為、版本地雷、除錯心得)、使用者給出工作方式的糾正或偏好、驗證出有效的工具技巧或流程模式、形成通用的架構/選型決策原則,或使用者說「記住這個」「記下來」時。即使正在執行別的任務、使用者完全沒提到記憶,只要對話中出現上述任一類值得跨專案記住的知識,就要用本 skill 記錄,不要等使用者開口——記錄時機稍縱即逝,任務結束後通常不會再想起來。回憶側觸發:開始處理過往可能累積過知識的主題(除錯特定技術、選型比較、涉及使用者習慣的決策)時,先查記憶再動手,即使不確定有沒有存過——查一次的成本遠低於重走一遍已踩過的坑;使用者說「我之前」「上次」「查記憶」等回溯語意時必用。排除:專案細節(程式碼結構、檔案路徑、特定 repo 的事實)一律不記錄;環境中沒有 mem0 MCP 工具(addmemory/searchmemories)時靜默跳過本 skill,不報錯、不提醒安裝。

Mini Research

成本可預期的輕量多來源網路研究——用「一個比較項目派一個 subagent」平行深查,15 個項目以內直接跑、超過 15 才停下來問使用者,最後彙整成一張帶來源的比較表。這是內建 /deep-research 的省成本替代:刻意砍掉「每條主張多票對抗式查證」那個會讓 agent 暴增到上百的乘數,換取可預期、可負擔的花費。觸發時機:使用者想「比較大量項目」「調查多個選項」「做選型/競品/工具比較」「survey 一批東西並整理成表」,又在意成本、明講或暗示「不要用太多 agent」「/deep-research 太貴」「輕量一點」「成本可控」時,一定要用這個 skill。凡是「比較 N 個 X 並整理」「幫我調查這幾個然後做成表格」這類需求,即使沒點名,也優先考慮它。不要用在:單一主題的線性深讀(直接用 WebSearch/WebFetch inline 即可,不必派 subagent)、需要最高嚴謹度事實查核的正式報告(那才用 /deep-research 的多票查證)。

Quick start

  1. Choose your skills. Select individual skills above, or choose the entire pack.
  2. Copy the install prompt. Use Copy install prompt above the list.
  3. Send it to your agent. Paste into your coding agent’s chat. Your agent reviews the source and guides the setup.

Try it with your agent

After installation, start with a request like:

Example request
Use the Pen Design skill to help with my task.
Ask me for the context you need before getting started.

Requirements & license

  • A coding agent that can access your project files and install skills.
  • Your agent checks each skill’s instructions, dependencies, and permissions during setup.
  • License details are not provided in these listings. Check the author’s terms before using the skills.