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通过成熟的提示工程原则,将模糊或结构不良的指令转换为优化且高效的 AI 模型提示,提升执行质量与准确性。
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通过成熟的提示工程原则,将模糊或结构不良的指令转换为优化且高效的 AI 模型提示,提升执行质量与准确性。
为 Claude Code 启用跨会话上下文持久化,管理工作历程、项目决策与工作流模式,确保任务无缝接续。
一套严格的四阶段方法论,强制要求在应用任何代码修复前,必须先进行系统性的根本原因分析。
使用 AI 驱动的分析技术,将现有项目迁移至 AgenticDev 结构。自动分类文档、生成丰富的 YAML 元数据,并完整保留 git 历史记录。
手动触发 Hipocampus 内存刷新,将当前对话上下文存入原始日志,并启动压缩树程序,以维护 AI 代理的长期记忆。
将容易发生解析错误的复杂 bash 指令转换为可靠的临时脚本,以确保稳定执行。
基于 DuckDB 的持久化状态管理与工作流程分析工具,支持任务依赖追踪、历史指标与上下文检查点功能。
生成专业的股票研究报告,整合分析师共识预测、公司基本面、历史股价与宏观经济指标,协助构建投资论点。
针对 Go CLI 应用程序的专家级自动化代码审查,涵盖 Cobra/urfave 模式、安全性、性能、Go 惯用语法及完善的错误处理。
AI 编码代理的共享内存与协作层,用于追踪操作、管理会话、检测冲突,并跨工具保留项目上下文。
自动化检测 IDOR 漏洞,通过三阶段子代理工作流程,验证敏感端点的授权与所有权检查。
自动化模式检测与技能推荐引擎,通过监控项目记忆、日志及任务列表,自动进化 AI 代理的能力。