工程开发生产力自动化
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面向 AI 辅助开发的虚拟任务管理系统。通过精准的上下文注入,高效管理任务生命周期、依赖关系及测试驱动开发 (TDD) 工作流。
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面向 AI 辅助开发的虚拟任务管理系统。通过精准的上下文注入,高效管理任务生命周期、依赖关系及测试驱动开发 (TDD) 工作流。
MoonBit 开发指南,涵盖项目架构、模块化布局、编译工具链与测试最佳实践。
用于将任务分发给专业后台代理的智能编排系统,具备基于性能的路由与执行追踪功能。
通过分析 Git 差异自动将技术文档与代码变更保持同步。
WebGL 1.0/2.0 开发专家指南:涵盖 GLSL 着色器、3D 图形、GPU 编程、渲染管线、缓冲区及 Web Canvas 性能优化。
使用专门的 erk exec 指令管理 PR 审查工作流程、解决讨论串并处理讨论留言。
AI 驱动的自动化文档生成引擎,可从代码库自动分析并生成 C4 架构图、技术规格书与代码分析。
构建 RAG 系统以利用私有数据增强 LLM。包含向量数据库集成、嵌入策略、混合搜索及 FastAPI 后端的高级检索模式。
使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 视觉模型进行 UI 测试、设计一致性验证及浏览器调试。
PyTorch Lightning 深度学习框架技能:自动化模型训练、多 GPU 编排、数据管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分布式训练策略。
自动化 Terraform 和 OpenTofu 基础设施到 Pulumi 的迁移,处理状态映射、供应商安装及 HCL 代码转换。
实现 shadcn/ui 组件:包含安装、Vite/TanStack Router 配置、CLI 命令管理及 Tailwind CSS 集成。