工程开发自动化生产力
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一种项目特定的技能模板,用于维护 AI 驱动全栈应用程序中的架构一致性、编码标准与部署流程。
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一种项目特定的技能模板,用于维护 AI 驱动全栈应用程序中的架构一致性、编码标准与部署流程。
专为专业人士打造的 AI LinkedIn 帖文生成器。利用 Sloan AI 代理快速生成互动性高的洞察文章、职业更新与行业观点。
通过 CLI 管理 screenpipe pipes(AI 驱动的自动化脚本)与集成。创建、运行、调度和调试本地代理,实现基于电脑操作的自动化任务。
一套用于 .NET 工程的技能,涵盖领域驱动设计 (DDD)、EF Core 持久化、BDD 风格单元测试,以及通过 Serena MCP 实现的 IDE 语义代码理解。
使用自动化日志记录和科学方法调试 Sui 的模拟测试 (simtest) 失败。
Java 开发技能,运用 SOLID 原则、实用抽象化与自我说明代码实践,撰写干净且易于维护的应用程序。
启动自动化逆向工程,探索代码库架构、层级与技术栈,以利于系统现代化或文档编写。
执行系统性的安全性稽核、漏洞扫描与风险评估,并结合 OWASP 方法论,确保代码的强健安全性。
跨语言调试框架:包含科学调试法、堆栈追踪分析、日志记录策略,以及 Git bisect 与小黄鸭调试法等进阶技巧。
使用 Rust、Axum 与 HTMX 构建交互式超媒体 Web 应用程序,无需复杂的 JavaScript 框架即可实现动态与实时 UI 更新。
读取并控制 Sipeed 开发板(如 LicheeRV Nano、MaixCAM、NanoKVM)上的 I2C 与 SPI 外设。
通过将大型任务自动拆解为可管理的递归子任务,突破上下文窗口限制,提升对大型代码库和文档集的推理准确度。