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共找到 327 个技能

工程开发自动化
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进阶多语言调试支持,包含堆栈追踪分析、运行时错误分类,以及针对容器与分布式系统的自动化诊断工具。

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数据分析研究自动化
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使用 AI 自动化技术,将 CSV 或 JSON 数据转换为适合学术出版的高质量统计图表。

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工程开发生产力自动化
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将功能需求、错误报告与改进建议转化为结构化且可执行的 Markdown 项目计划,并结合代码库研究与行业最佳实践。

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生产力工程开发
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使用 Token Surgeon 审核并优化您的 AI 提示词。检测 10 种常见的冗余模式,计算效率分数,并减少 Token 用量以提升提示词性能。

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生产力工程开发自动化
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prompt-improver

通过代码库研究与针对性提问,在执行前厘清模糊提示词的意图。

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工程开发
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标准化的 Swift 编码规范、命名规则与惯用模式,旨在提升 iOS/macOS 项目的代码整洁度、可维护性与可读性。

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工程开发自动化
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专注于 Trigger.dev 背景任务与 AI 工作流的专家助手,协助开发、设计与优化高可靠性的异步 TypeScript 任务架构。

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工程开发自动化
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toh-framework

专为 AI 生成代码设计的安全性优先审计框架。提供多层级防护,包含硬编码密钥检测、危险代码模式识别,以及针对现代 Web 应用程序的完整漏洞审计。

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工程开发生产力
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metacognition

通过结构化的自我评估检查点,确保 AI 在任务执行前、中、后的方案验证与风险管控,提升程序开发质量。

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工程开发生产力自动化
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planning

为复杂软件项目建立强健、可扩展且易于维护的技术实施计划。

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生产力工程开发自动化
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qmd

用于 Markdown 笔记、文档和代码库知识库的本地混合搜索引擎,旨在降低 Token 消耗并提升检索效率。

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工程开发研究
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btca-cli

操作 btca CLI 进行源代码优先的研究。管理 Git、本地目录与 npm 资源,确保 AI 的回答基于实际代码库而非过时的文档。

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