karpathy-guidelines
为 LLM 设置的程序开发行为准则,旨在减少错误、落实最佳实践,并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。
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。
共找到 159 个技能
为 LLM 设置的程序开发行为准则,旨在减少错误、落实最佳实践,并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。
生成结构化的 Handoff Pack 提示词,用于将任务委派给 Gemini,确保明确的范围、验收标准与格式规范。
使用 Tavily API 进行进阶网络搜索、内容提取与网站爬取,为 AI 代理研究与数据收集进行优化。
将 Spring Boot 2.x 迁移至 3.x,包含自动化依赖管理、Java 17/21 升级以及 JAXB/Jakarta EE 重构。
通过兼容性分析、分阶段更新策略与自动化测试,系统化地管理大型软件依赖项升级。
实用且精简的 AI 代码标准,专注于干净代码、简洁性与可维护性。强制执行 SRP、DRY 与 KISS 等最佳实践,避免过度设计。
SwiftUI 专家开发助手:重构代码、提升性能,并利用 Xcode Instruments 追踪分析来诊断 App 卡顿或 CPU 性能问题。
通过 TDD 循环与自动化测试验证,安全地重构代码以提升结构与可维护性,同时确保功能行为不变。
专为现代 Web 应用程序设计的进阶 TypeScript 与 React 开发助手。精通组件架构、状态管理、Vitest 单元测试、Playwright 端对端自动化以及高效的 TypeScript 配置。
TanStack Query、Router 与 Start 的集成模式与最佳实践。确保全端数据流的类型安全、高效的 SSR 与统一的缓存机制。
逆向工程专家,专门用于分析代码库、绘制依赖关系图,并从遗留或无文档系统中提取规格说明。
为 AI 编程助手搜索、安装、更新和管理技能。提供全生态系统技能发现与本地组织的集中化接口。