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自动化多团队代码库改进代理,具备狭义(目标导向)、广义(假设发散)及全面(质量扫描)三种模式。
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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自动化多团队代码库改进代理,具备狭义(目标导向)、广义(假设发散)及全面(质量扫描)三种模式。
自动化质量监控与度量,包含 DORA 指标、缺陷密度追踪,并为持续交付流水线配置智能质量闸道。
LobeHub 的 Linear 问题管理与同步工具,支持自动化 PR 关联、子任务树状拆解与进度更新。
使用 Stable Baselines3 进行生产级强化学习。通过类 scikit-learn API 训练智能体、设计自定义环境、实现训练回调函数并优化工作流程。
抓取、索引并搜索 GitHub 和网站上的开发者文档,为 AI 代理提供准确、基于真实来源且具备版本控制的代码上下文。
专为 AI 代理设计的终端浏览器自动化工具,通过 Chrome DevTools Protocol 提供对浏览器导航、DOM 操作、网页爬取及网络监控的持久性直接控制。
Jean Claude 编排框架的专家开发指南。适用于源代码修改、架构设计、测试与调试。
AI 代理技能安全审查协议。在安装前检测凭证窃取、混淆代码及未经授权的数据传输等安全风险。
专注于 Trigger.dev 背景任务与 AI 工作流的专家助手,协助开发、设计与优化高可靠性的异步 TypeScript 任务架构。
用于管理与编排跨插件与项目 AI 代码代理技能的动态元路由工具。
AI 代理的全面安全审计与加固工具:包含凭证扫描、个人隐私保护 (PII)、提示注入防御,以及工作区配置优化。
使用 Apidog 与 MCP 服务器自动化前端 API 整合。从 OpenAPI 规格生成 TypeScript 类型、TanStack Query 钩子与基于 axios 的客户端,确保 API 使用的一致性与类型安全。