生产力工程开发自动化
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通过管理 conductor/ 目录中的项目环境工件(产品、技术栈、工作流程、跟踪)来标准化开发环境。支持项目脚手架创建、工件同步以及针对全新与既有项目的 AI 对齐。
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通过管理 conductor/ 目录中的项目环境工件(产品、技术栈、工作流程、跟踪)来标准化开发环境。支持项目脚手架创建、工件同步以及针对全新与既有项目的 AI 对齐。
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。
通过协调多个专业 AI 代理来执行复杂工作流,实现多角度代码分析、功能开发与系统级审查的自动化编排。
用于在 Mini-Agent 框架内开发和集成自定义 AI 代理技能的灵活模板。
安全地执行、测试并验证文档中的命令,支持真实输出捕获、性能跟踪与 Git 安全协议。
运用 PACT(主动、自主、协作、目标导向)原则的整体测试模型,为现代软件系统构建质量文化与测试策略。
使用 AI 驱动的分析技术,将现有项目迁移至 AgenticDev 结构。自动分类文档、生成丰富的 YAML 元数据,并完整保留 git 历史记录。
更新 context-mode 至最新版本,重建资源,重新安装全局 NPM 依赖项,并刷新 Hook 配置。
自动套用 Python 代码质量修正,包含自动格式化 (Black, isort)、Linting (Ruff 自动修正) 以及解决格式化工具冲突,确保代码质量。
通过将用户数据注入预定义的项目模板,自动生成结构化的配置文件与格式化输出内容。
从您的代码库和技术规范中生成全面的 API 参考、用户手册和系统架构文档。
通过本地 ComfyUI 实例生成高质量图像。适合需要隐私保护、专业 AI 图像合成与自定义工作流的开发者。