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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一个 AI 驱动的测试运营平台与 MCP 服务器,提供自动化测试失败分析、根因匹配 (RCA) 及 CI/CD 流水线的智能测试编排。
证据优先的文献收集工具,专为自动化研究管线设计。将论文池扩充至 1200 篇以上,具备元数据规范化、来源追溯及多路径导入功能。
检测并解决 TypeScript/JavaScript 循环引用依赖。解决运行时错误,如“初始化前无法访问 X”以及因模块加载顺序导致的 undefined 导入问题。
标准化前端沟通,通过记录后端开发人员所需的数据需求与业务规则,确保在不指定实现细节的情况下达成清晰的开发共识。
通过智能符号索引、领域分块与架构层过滤,实现代码库的高效率导航。在探索或开发复杂系统时,可减少 60-95% 的 Token 使用量。
为 AI 代理构建系统化的评估框架,利用多维评分标准、LLM-as-a-judge 与回归测试,量测代理效能、质量及上下文工程的有效性。
一个用于 Obsidian 知识库的内容管理代理,可识别草稿笔记、检测重复内容、更新过时信息,并提升文档质量,支持简体中文与英文内容。
结构化、模板驱动的端到端功能开发工作流,包含编码、自动化测试、验证及基于会话的持续改进。
进行策略性竞争分析,绘制市场格局,识别直接竞争对手,综合评估优劣势,并发掘差异化机会。
使用 WebSearch 和 WebFetch 工具搜索互联网,获取实时信息、技术文档或进行主题研究。
提供论文复现的系统性方法论,支持数据清洗、统计验证、样本筛选及自动化产出学术复现报告(Markdown 与 LaTeX)。