工程开发自动化
risk-based-testing
利用风险评估与优先级排序,将测试重点集中在最高风险区域。适用于规划测试策略、配置测试资源或进行覆盖率决策。
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利用风险评估与优先级排序,将测试重点集中在最高风险区域。适用于规划测试策略、配置测试资源或进行覆盖率决策。
一个 AI 驱动的测试运营平台与 MCP 服务器,提供自动化测试失败分析、根因匹配 (RCA) 及 CI/CD 流水线的智能测试编排。
使用 AgentDB 的超快速向量后端实现 ReasoningBank 自适应学习。具备轨迹追踪、判定评估、记忆蒸馏与模式识别功能,适用于构建自我学习的自主智能体。
Supermemory 是 AI 代理的长期记忆基础设施,提供持久上下文、用户画像及跨多模态知识库的语义 RAG 搜索功能。
用于结构化、多深度代码库探索的元技能,包含架构分析、快速结构概览以及深入研究的文档工作流程。
自动化维护 CLAUDE.md 文件。监控代码库变化,确保项目记忆库与文件结构、构建指令及开发模式保持同步。
通过 WAL 协议、持久化内存缓冲区与自动化 Cron 调度,将 AI 代理转变为能主动预测需求并持续优化的主动式伙伴。
全面的 AI 文本检测框架。通过词汇分析、结构模式、模型指纹与技术元数据比对,精准辨识 AI 生成内容与写作痕迹。
用于在 Claude Code 和 Gemini CLI 扩展之间转换及同步 AI 代理技能的通用 CLI 工具。
通过先进的上下文压缩、结构化摘要与任务导向的状态管理,为长期运行的 AI 代理会话优化性能并降低 Token 使用量。
审计并优化 SwiftUI 运行时性能。通过代码审查、架构分析与 Instruments 性能分析指导,诊断渲染缓慢、滚动卡顿、高资源消耗及布局抖动等问题。
为 AI 编码代理提供的标准化调试与诊断准则。