工程开发自动化
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为 AI 开发代理设计的严谨代码审查接收机制,强调技术验证与实际检查,避免盲目同意。
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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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为 AI 开发代理设计的严谨代码审查接收机制,强调技术验证与实际检查,避免盲目同意。
一个基于 Git 的 AI 代理技能存储库。通过 CLI 下载、版本控制、编辑与共享自定义的代理技能与程序性知识。
一套用于开发与打包复杂、多组件 React/TypeScript 网页实体的工具包,整合了 Vite、Tailwind CSS 与 shadcn/ui。
审核 Packmind 文档,将 MDX 文件与代码库交叉比对,以检测无效链接、过时的 CLI 参考及文件缺漏。
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。
通过代理驱动的迭代流程,创建结构化、高质量的技术实现计划。适用于复杂重构、新功能开发与技术架构设计。
使用 Google Agent Development Kit (ADK) 构建、编排和部署 AI 代理的综合指南与参考。
用于 AI 代理的并行任务编排 CLI,采用隔离的 Git 工作区。
适用于 MCP 的辩证推理与对抗式编码代理,通过强制 LLM 解决内部矛盾,产出更高质量的推理与代码。
使用 blocks CLI、AI SDK v6 与 npm 注册表模式创建及发布 TPMJS 工具的开发指南。
一套为 Python 项目设计的结构化开发流程,结合测试驱动开发 (TDD)、uv 包管理器与自动化测试工作流程。
项目专属的架构指南模板,提供生产级 AI 应用程序的标准化结构、代码模式、测试要求及部署工作流程。