工程开发自动化
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使用 Docker 中的 nektos/act 在本地运行 GitHub Actions CI 工作流程。无需推送到 GitHub 即可测试 CI 配置、调试工作流程失败并验证流水线变更。
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使用 Docker 中的 nektos/act 在本地运行 GitHub Actions CI 工作流程。无需推送到 GitHub 即可测试 CI 配置、调试工作流程失败并验证流水线变更。
为 Claude Code 使用者设计的决策辅助工具,根据项目需求选择最佳的扩展机制(斜线指令、技能、子代理或钩子)。
分析财务数据,计算利润率、投资回报率 (ROI) 等关键指标,并自动生成结构化的财务分析报告。
使用 Clean Architecture 原则构建模块化 FastAPI 应用程序,包含领域驱动设计、依赖注入、Repository 模式及测试策略,适用于可扩展的 Python 后端服务。
验证并协调批次学习指南操作,通过强制执行模板兼容性、文件可用性及仅限来源政策,在代理程序执行前防止错误。
自动生成结构化且符合生产环境要求的 Python pytest 测试套件。
自动化执行 GDPR、CCPA、HIPAA、SOC2 及 PCI-DSS 等法规遵循测试,确保法律合规性、准备审计并保护敏感数据。
实现强健的后端错误处理机制,包含自定义错误类、中间件、结构化日志以及恢复模式。
具备状态的多阶段工作流程管理器,通过工作日志持久化上下文、启用检查点,并管理长期任务中的迭代进度。
利用 ripgrep 进行快速文本搜索,并透过 ast-grep 进行语法感知代码分析,有效定位代码库中的模式与结构。
将大型且复杂的编程任务拆解为可执行的阶段性计划,并透过 Claude 驱动的 Bash 循环进行自动化实现与部署。
通过静态与动态分析检测密码学代码中的时间侧通道漏洞,支持多种编程语言。