生产力研究自动化
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通过程序化方式搜索、检索并管理您的 KUNGFU.SH 书签,以优化您的研究与知识管理工作流程。
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利用 Bedrock 工具调用功能强制 Claude 模型输出结构化 JSON,消除解析错误并确保架构合规性。
编排 Codex CLI 以实现高效并行程序开发、自动化任务与会话管理,优化 Token 使用量并提升开发效率。
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。
积极精简输入内容中的语法结构与冗余文字,在保留核心语义的同时优化 LLM 的 Token 使用效率。
构建具备工具调用与多步推理能力的 AI 代理。生成、管理并编排适用于 Claude Code、Cursor、Cline 等 AI 助手的自定义技能文件,实现开发流程标准化。
自动化 Git 提交记录发布说明生成工具。自动分类变更内容,将技术语言转换为用户友好的信息,并支持生成 CHANGELOG.md、PR 说明与 Slack 公告。
分析代码库并使用企业级托管脚手架生成基于证据的 Loa 工件,实现结构化的现实映射。
智能研究代理,可自动在快速网页搜索、深度多来源合成与学术数据库查询之间路由您的查询。
RPI 规划阶段:从研究文件中创建基于区块且具有依赖感知能力的实施计划,以进行结构化、原子化的开发。
具备 Git 感知能力的逻辑撤销工具,支持按追踪、阶段或任务层级进行带确认机制的复原。
为技术架构、复杂重构与结构化调试提供多视角 AI 咨询服务。