工程开发自动化
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自动化 GitHub Pull Request 创建工具,支持任务验证、测试执行、Conventional Commits 格式化及项目标签建议。
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自动化 GitHub Pull Request 创建工具,支持任务验证、测试执行、Conventional Commits 格式化及项目标签建议。
根据研究计划与叙事报告,以章节为单位编写 LaTeX 学术论文,并通过多模型审阅机制确保质量。
进行彻底的依赖项审计,识别冗余代码、未使用的功能和不当的使用模式。通过充分利用现有依赖项而非重新发明轮子,确保项目的模块化与代码整洁。
项目专属的架构指南模板,提供生产级 AI 应用程序的标准化结构、代码模式、测试要求及部署工作流程。
分析 C++ 代码中的实时安全性违规,包括音频线程中的堆内存分配、锁、阻塞调用及非确定性操作。
为 LLM 设置的程序开发行为准则,旨在减少错误、落实最佳实践,并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。
LobeHub 的 TypeScript 开发标准,涵盖类型安全、异步模式、导入规范、UI 组件集成以及性能优化准则。
C 编程语言专家,专注于内存管理、系统程序设计、底层优化与调试最佳实践。
通过引导式访谈提取隐性工程知识,并生成结构化的指导规范 (steerings),以建立一致的项目标准与约定。
强制执行测试驱动开发 (TDD),要求在编写代码前先编写失败测试,确保代码可靠性并防止过早工程化。
实现专业的 TDD 工作流程,包含 80% 以上覆盖率要求、自动化测试策略,以及强制执行 AAA 模式以确保代码的高质量与稳定性。
自动化维护 OpenCode 技能知识库的创建、更新与文档结构管理。