工程开发自动化
pattern-detection
分析并识别代码库模式(命名、架构、测试),以确保开发过程中的一致性与标准执行。
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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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分析并识别代码库模式(命名、架构、测试),以确保开发过程中的一致性与标准执行。
为软件开发任务创建详细的、基于 TDD 的逐步实现计划。
提供创建 agents.md 文件的标准化模板与指南,为 AI 编程助手提供项目专属的背景上下文。
基于 AI 群体协作的 GitHub 项目管理工具,提供自动化问题分类、项目看板同步与智能化任务分解,以提升开发工作流效率。
自动化维护 CLAUDE.md 文件。监控代码库变化,确保项目记忆库与文件结构、构建指令及开发模式保持同步。
通过在逻辑任务边界手动执行上下文压缩,取代不可预测的自动压缩,从而提升工作流效率。
为 Claude Code 创建可重用的代理技能框架,遵循最佳实践、目录结构、渐进式披露与多文件模式。
自动化记录已解决的技术问题,利用 YAML 前言、分类目录与结构化知识库,专为 JUCE 插件开发所设计。
分析 Markdown 文件以确保符合预定义的 AI Token 预算,并优化内容以利于 AI 高效摄取。
一个基于 LLM 的 NetHack 代理框架,通过在安全沙盒中动态合成 Python 代码,利用高阶 API 执行复杂的地牢探索与游戏操作。
代理角色侦探技能标准化集成。将代理映射至代码分析技能,并强制执行 claudemem 以实现索引内存代码调查。
创建和管理 Epic,将大规模功能开发、主题和相关问题组织到结构化的项目层级结构中。