工程开发数据分析自动化
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生成有限差分模板,选择PDE/ODE数值离散化方案,并执行截断误差分析以提升模拟精度。
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生成有限差分模板,选择PDE/ODE数值离散化方案,并执行截断误差分析以提升模拟精度。
创建和管理 Epic,将大规模功能开发、主题和相关问题组织到结构化的项目层级结构中。
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。
自动化创建与维护 Rsbuild E2E 测试,通过 Playwright 确保功能覆盖率并防止回归。
使用 Prettier 和 Stylelint 验证代码格式与样式规则,且不进行修改。确保代码库一致性,检测 JS/TS/CSS/SCSS 文件中的格式错误。
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。
语言无关的后端架构模式,涵盖 API 设计、身份验证、安全性协议与数据库建模。
掌握 REST 和 GraphQL API 设计原则,构建直观、可扩展且易于维护,并令开发者满意的 API。
强制执行严格的 Python 3.12+ 类型安全与现代化注解标准,以确保代码库的高质量与可维护性。
使用权威源代码、测试和存储库历史记录来研究 React API、模式和概念。
实现强大的软件测试策略,涵盖单元测试、集成测试与端到端 (E2E) 测试,并提供模拟框架 (Mocking)、TDD 模式与各类技术堆栈的最佳实践,确保高质量且可靠的代码。
自动化 PR 质量检查:包括审查 CodeRabbit 建议、验证 PR 说明、运行 pre-commit hooks 以及执行测试套件。