工程开发生产力自动化
Documenting Code
将项目文档与代码同步。使用 init-project 标准维护功能规格、API 合约与 README,确保可追踪性与完整性。
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FFUF 网络模糊测试专家指南,协助自动化发现隐藏目录、文件、参数及测试渗透测试中的漏洞。
通过 Brave Search API 进行无头网页搜索与内容提取。无需浏览器即可执行文档检索、事实查核及网页内容抓取。
通过 Pavlok API 触发硬件刺激(震动、蜂鸣或电击),用于习惯养成或提供任务管理的物理反馈。
诊断并解决 Dojo.js 应用程序中的连接、同步、订阅及类型问题。用于排解 Torii、实体查询和状态更新故障。
执行 FastMCP 项目的严格代码审查,专注于 API 设计、依赖管理与代码库的一致性。
NanoClaw WhatsApp 机器人的安全咨询监控,通过 MCP 工具提供漏洞扫描、技能安全检查与完整性保护。
自动化安全技能,用于识别和验证 XSS 漏洞,包括反射型、存储型和基于 DOM 的攻击,适用于各种场景。
一套将实验性机器学习原型转换为稳健、可发布 Python 软件包的框架,采用 src 布局、混合架构与严谨的配置管理。
开发人员的事前实作信心评估工具。通过重复代码检查、架构合规性、官方文档验证与根本原因分析,确保达到 90% 以上的准备度。
通过 CLI 与 MCP 使用 z.AI,提供图像分析、网页搜索、文档阅读与 GitHub 代码探索功能。
从您的代码库和技术规范中生成全面的 API 参考、用户手册和系统架构文档。