工程开发自动化
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自动化生成 Positron 错误修复与功能验证指南,通过分析 GitHub issues 与 PR 来简化测试流程。
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自动化生成 Positron 错误修复与功能验证指南,通过分析 GitHub issues 与 PR 来简化测试流程。
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。
通过 Codex MCP 使用外部 LLM 获取您的研究、论文草稿与实验设置的深度批判性评论(NeurIPS/ICML 等级)。
提供创建 agents.md 文件的标准化模板与指南,为 AI 编程助手提供项目专属的背景上下文。
Shipany AI SaaS 样板官方文档辅助技能。提供 Next.js 15、Drizzle ORM、NextAuth 及支付集成等方面的专家指导。
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。
AI 编码代理的共享内存与协作层,用于追踪操作、管理会话、检测冲突,并跨工具保留项目上下文。
通过捕获浏览器流量 (HAR 文件) 进行网络 API 逆向工程,并自动生成可用于自动化与数据提取的 Python API 客户端。
自动生成结构化且符合生产环境要求的 Python pytest 测试套件。
开发周期 Gate 2 技能,用于验证可观测性实现,包含结构化日志、OpenTelemetry 追踪及仪表覆盖率,且不修改代码。
用于 LLM 后训练(SFT/DPO/RLHF)的高质量数据集策劃指南,涵盖数据格式、质量过滤与收集策略。
为 Pull Request 与文档制作精美的终端动画演示,支持使用 asciinema、agg 与 svg-term-cli 进行录制与转换。