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防止 AI 幻觉,确保在分析代码、技术文档或提供建议时,输出具备证据支持且可验证的内容。
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防止 AI 幻觉,确保在分析代码、技术文档或提供建议时,输出具备证据支持且可验证的内容。
将复杂的开发需求拆解为可执行的任务序列,并针对多代理环境进行委派分析。
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。
用于设计代理工具的专业框架,优化工具描述、执行基于合约的 API,并实施架构精简以提高 AI 代理工具选择的准确性。
将您的代码库、提示词和 API 调用从 Claude Sonnet 4.0/4.5 或 Opus 4.1 迁移至 Opus 4.5,并自动调整相关设置。
在 AI 辅助开发过程中,保持技术规格、测试套件与源代码的完美同步。
通过 ReasoningBank 实现代理程序的自适应学习,进行模式识别、策略优化与持续改进。
一种项目特定的技能模板,用于维护 AI 驱动全栈应用程序中的架构一致性、编码标准与部署流程。
为 Claude Code 和 AI 代理提供交互式 UI 组件。创建确认框、清单、输入框、表格和视图,以实现非阻塞式交互与监控。
通过 OpenAI Codex 和 Google Gemini 获取架构、代码审查与调试的专家观点,并透明化展示所有 AI 推论与建议。
使用 XcodeBuildMCP 自动化 iOS 开发流程:在本地模拟器上进行编译、运行、测试、UI 检测及日志捕获。
为 Julia 代理系统设计与实现高质量工具架构与描述的专家指引,确保工具执行可靠性并减少模型幻觉。