数据分析工程开发
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通过 CLI 创建、修改并验证 Snowflake 语义视图 (Semantic Views)。自动化生成、说明与测试语义层定义,确保模型准确性与星型架构合规。
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将 PRD、API 文档或需求规格拆解为验收、联调、测试与上线检查清单。
根据实际工程经验撰写清晰、专业的技术文档、博客文章与教学指南,优先考虑价值传递与可执行的见解。
即时 AI 新闻简报工具。针对任何主题进行实时网络搜索,获取中文摘要与深度洞察,并通过飞书发送专业简报卡片。
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。
全面的多维度代码审查技能,针对正确性、安全性、性能、设计和可访问性提供优先排序的可操作反馈。
管理 Vibesafe 单元,通过加密哈希检查点,对 AI 生成的代码进行扫描、编译、测试与验证,确保生产环境的稳定性。
自动化创建与维护 Rsbuild E2E 测试,通过 Playwright 确保功能覆盖率并防止回归。
进阶 Git 工作流程自动化,包含 Rebase 策略、Bisect 调试、Cherry-pick 与冲突解决,并配备安全防护机制。
将成功的 Python 代码执行结果封装为 gentools 套件中的可重用工具,并透过 Pydantic 模型实现结构化输出与类型安全的执行接口。
通过管理插件来自我修改 Milady 代理。编辑代码、重建并重新启动运行环境,以开发新功能或本地优化代理工作流程。
视频内容全链路处理流水线,将原始录影自动转化为逐字稿、观点摘要、短视频切片及可发布文章。