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解決的問題

提供一個標準化、可移植的智能體建構模組庫，包含專用的智能體、技能與指令，可在多個不同的 AI 程式設計助手與 CLI 工具之間部署，無需為每個平台重新撰寫程式碼。

如何運作

本專案使用單一的 Markdown 作為所有外掛程式之唯一真實來源。接著透過一組適配器（Harnesses）為不同平台（如 Claude Code、Cursor、Codex CLI 和 GitHub Copilot）產生原生資源。這確保每個工具都能收到符合其自身語法習慣的設定，而非通用翻譯版本。

外掛程式是隔離且可組合的，當使用者安裝特定外掛程式時，僅相關元件（智能體、指令與技能）會被載入至 AI 的上下文中，避免冗餘。

適用對象

希望在不同 AI 環境中擴展其工具的領域專業知識（例如安全、基礎設施或特定程式語言）的 AI 程式設計智能體開發者與高階使用者。

主要亮點

• 龐大庫存：包含 94 個外掛程式、202 個智能體、183 個技能與 105 個指令。
• 多適配器支援：原生支援 Claude Code、Codex CLI、Cursor、OpenCode、Antigravity CLI、GitHub Copilot 與 Pi。
• 分層模型策略：將任務映射至不同模型層級（從 Fable 5 用於長週期任務，到 Haiku 用於快速操作任務）。
• 品質評估：採用三層框架（plugin-eval），結合靜態分析、LLM 判定者與蒙特卡洛模擬，對外掛程式品質進行認證。