工程开发数据分析自动化
codeql
使用 CodeQL 进行深入的代码安全性分析,支持跨程序数据流、污染追踪及多种语言的自动化漏洞检测。
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使用 CodeQL 进行深入的代码安全性分析,支持跨程序数据流、污染追踪及多种语言的自动化漏洞检测。
为复杂功能提供的多阶段开发工作流程,包含研究、规划、实现与审查机制。
执行 vibe-kanban CLI 代码库的标准 Deno lint、格式化与类型检查。
用于将任务分发给专业后台代理的智能编排系统,具备基于性能的路由与执行追踪功能。
一种智能开发编排技能,通过 mcp-prompts 集成,提供自我优化的代码分析、构建错误诊断与自动化工作流程配置。
通过 OpenAI Codex CLI 委派编码任务,适用于功能开发、重构、PR 审查及 Git 仓库中的自动化问题修复。
执行 FastMCP 项目的严格代码审查,专注于 API 设计、依赖管理与代码库的一致性。
Python 编程助手,提供最佳实践、PEP 8 代码规范检查、使用 pytest 的自动化测试以及基于 uv 的依赖管理。
全面的多维度代码审查技能,针对正确性、安全性、性能、设计和可访问性提供优先排序的可操作反馈。
强制执行低认知与循环复杂度标准。自动在开发过程中维护代码的可读性、模块化与可维护性,防止复杂函数的堆叠。
自动化配置 SAST 与安全扫描。支持 Semgrep、SonarQube 及 CodeQL,适用于 DevSecOps、质量门禁管理与应用程序漏洞检测。
自动化票务开发代理,从监控任务来源到自动创建拉取请求 (PR),并通过 ERNE 标准进行验证,实现完整的软件开发生命周期管理。