数据分析生产力工程开发
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分析与稽核 Excel 电子表格,以理清逻辑、识别公式错误、检测风险,并为遗留或未知的文档生成说明文件。
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分析与稽核 Excel 电子表格,以理清逻辑、识别公式错误、检测风险,并为遗留或未知的文档生成说明文件。
更新 context-mode 至最新版本,重建资源,重新安装全局 NPM 依赖项,并刷新 Hook 配置。
端到端自动化研究代理:从想法生成、文献综述到实验执行、对抗式审阅循环与论文撰写。
为 React 19 项目提供的生产级开发环境配置,包含 Vite、TypeScript、Biome 及 Vitest,提供严格的类型检查、代码规范、格式化与测试基础设施。
自动化 Moonwell 协议治理提案生命周期,从创建、验证到部署与测试。
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。
一套发布前检查清单系统,用于在标记版本前验证构建路径、测试和 CI 状态,防止部署失败和重复标记。
分析代码库以生成层次分明的文档、入职指南和架构映射,帮助团队高效理解并记录项目。
kagent 专家指南:用于构建、部署和管理 AI Agent、MCP 工具及 A2A 协议的 Kubernetes 原生框架。
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。
通过先进的上下文压缩、结构化摘要与任务导向的状态管理,为长期运行的 AI 代理会话优化性能并降低 Token 使用量。
使用 validate_skills.py 验证 Skills、Agents 与 Commands 的语法,记录错误并管理代理开发中的自动化质量控制流程。