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Java 开发规范,包含命名约定、异常处理、Spring Boot 最佳实践及并发处理模式。
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利用 ripgrep 进行快速文本搜索,并透过 ast-grep 进行语法感知代码分析,有效定位代码库中的模式与结构。
终止闲置的 claude-mem 工作程序与 MCP 服务器,以释放内存并提升 GitHub Codespaces 等受限环境下的系统性能。
使用 IaC、Docker 和服务虚拟化管理测试基础设施。优化测试成本,确保开发与生产环境的一致性,并自动化环境部署,以实现一致且可扩展的软件测试。
macOS 视觉自动化工具,提供精确窗口截图、录影、UI 标注、Excalidraw 线框图生成及自动化视觉回归测试。
辅助安全提交的 AI 代理,防止误用 git add -A,并推广文件选择性暂存与语义化提交规范。
具备 Kanban 看板、Git 工作区隔离与 AI 自动化执行的个人任务管理系统,支持 Claude Code、Gemini 与 OpenAI Codex 等多种 AI 代理执行器。
基于 Model Context Protocol 的 AI 浏览器自动化服务器,支持网页交互、数据提取与深度研究。
一套完整的 Claude Code 配置工具集,包含经实战验证的代理、技能、钩子与软件开发自动化工作流。
P9 技术领队模式:通过任务提示(六要素)管理 P8 代理团队,无需亲自编写代码。负责项目管理、任务拆解,并协调 3 个以上平行代理执行任务。
为任何网页应用程序建立并测试 AI 就绪的 MCP 工具。通过代码注入与自动化浏览器交互,将网站转化为智能代理程序。
管理 Git 工作树以进行并行开发,包含自动化端口与环境隔离的创建、列出及删除功能。