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通过 Context Engineering 原则,为 AI 代理程序初始化、生成并执行完整实作蓝图 (PRPs),实现软件开发一次成功。
探索可复用的代理技能,查看实现细节,快速找到适合你工作流程的技能。
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通过 Context Engineering 原则,为 AI 代理程序初始化、生成并执行完整实作蓝图 (PRPs),实现软件开发一次成功。
具备 Kanban 看板、Git 工作区隔离与 AI 自动化执行的个人任务管理系统,支持 Claude Code、Gemini 与 OpenAI Codex 等多种 AI 代理执行器。
通过派遣专用的子代理程序,根据项目计划、需求与 Git 提交记录进行代码审查,在任务完成或合并前确保代码质量。
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。
为 AI 代理生成完整的 Taskery 本地 Kanban 看板操作指南,涵盖 CLI、API 及并发控制管理。
一种将测试驱动开发 (TDD) 应用于流程文档的框架,通过压力测试情境来识别并修补 AI 代理的合理化漏洞,确保文档执行的可靠性。
自动化项目工作流程的最终验证,强制执行 git 合规性、文档标准与部署就绪检查。
通过 AI 主动聆听框架,从模糊的需求中提取真义,定义商业价值与项目范畴,提升开发效率。
掌握 Git 高级工作流程,包括变基、挑选提交、二分查找、工作树及引用日志,以维护干净的提交历史并处理各种仓库问题。
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。
生成与 IntelliJ coding-aider 插件兼容的结构化开发计划、检查清单及文件上下文。
执行结构化的五阶段代码审查,涵盖需求合规性、正确性、代码质量、测试与安全性。提供分类后的具体改进建议(严重/主要/次要/微调)。