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为 AI 代理实现自动化的关键自我验证层,在完成任务前确保代码质量、安全性和需求一致性。
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为 AI 代理实现自动化的关键自我验证层,在完成任务前确保代码质量、安全性和需求一致性。
一个自主 AI 代理循环,可重复执行 Claude Code,根据结构化产品需求文档 (PRD) 自动完成功能开发。
使用 Vitest 对 Encore.ts 后端应用程序进行单元与集成测试,包含隔离数据库与服务模拟支持。
使用 BigCode Evaluation Harness 评估代码生成模型。涵盖 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基准测试,提供多语言编码模型的 pass@k 指标评估。
n8n 集成自动化测试框架,涵盖 API 合约验证、身份验证流程、速率限制处理与错误情境测试。
根据结构化规范架构企业 AI 代理,生成生产就绪代码、数据流图以及适用于 ServiceNow、Salesforce 和 Snowflake 的平台特定逻辑。
运用情境导向测试原则,根据项目目标、风险与限制调整测试策略,而非盲目依赖通用最佳实践。
通过引入代码变异并测量杀灭率,验证测试套件的有效性并找出薄弱断言。对于证明测试能真正捕捉错误,而非仅仅满足覆盖率指标至关重要。
一种将测试驱动开发 (TDD) 应用于流程文档的框架,通过压力测试情境来识别并修补 AI 代理的合理化漏洞,确保文档执行的可靠性。
使用 Ruby debug gem 进行测试套件的交互式调试工作流程,包含逐步执行、系统状态检查与根本原因分析。
为文档、技术规格与提案提供结构化的共同创作工作流程,引导用户进行背景信息收集、协作式修订与读者核对。
通过自动检测孤立测试、覆盖率缺口以及与实现细节耦合的反模式,维护测试套件的健壮性。