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分析本地硬件 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 并获取优化的本地 LLM 模型推荐、量化设置与性能预估。
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分析本地硬件 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 并获取优化的本地 LLM 模型推荐、量化设置与性能预估。
在 Rails 应用中实现完整的模型上下文协议 (MCP)。支持连接外部 MCP 服务器、将 Rails 应用暴露为 MCP 服务器、通过 Docker 管理子进程,以及 OAuth 2.1 PKCE 认证。
掌握伦敦派(模拟测试)与芝加哥派(状态测试)TDD。通过 AI 代理自动化测试驱动开发流程、风格选择与代码重构。
整合 CI/CD 流水线全流程的质量工程,涵盖从提交阶段的单元测试、左移测试策略,到生产环境的合成监控与合规性质量门禁。
管理 Vibesafe 单元,通过加密哈希检查点,对 AI 生成的代码进行扫描、编译、测试与验证,确保生产环境的稳定性。
通过 Model Context Protocol 自动化 Adobe After Effects。管理合成、图层、关键帧、效果和表达式,适用于动态图形、标题卡和标志动画制作。
将工作阶段的经验转化为可重用的智能基础设施 (RII)。将一次性的修复与模式发现转变为永久的代理执行知识,防止问题重现并加速后续开发。
搜索、分析并审计 GeminiClaw 会话记录与记忆。用于调查过往交互、追踪 Token 用量、调试工具调用及监控代理程序性能。
通过机会解决方案树、假设映射与假设导向的实验,进行结构化的产品探索,以降低产品开发风险。
通过 CLI 管理 screenpipe pipes(AI 驱动的自动化脚本)与集成。创建、运行、调度和调试本地代理,实现基于电脑操作的自动化任务。
使用 yt-dlp 将 YouTube 视频下载至您的 ~/Downloads 文件夹。支持高质量影音提取。
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。