工程开发生产力自动化
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分析 Markdown 文件以确保符合预定义的 AI Token 预算,并优化内容以利于 AI 高效摄取。
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分析 Markdown 文件以确保符合预定义的 AI Token 预算,并优化内容以利于 AI 高效摄取。
一套将实验性机器学习原型转换为稳健、可发布 Python 软件包的框架,采用 src 布局、混合架构与严谨的配置管理。
将单一庞大的笔记文件重构为模块化、具备索引导航的结构,适合处理超过 1000 行的笔记以提升可读性与组织性。
用于 AI 软件开发的自主迭代循环。执行任务、验证代码并管理状态直至完成。适合执行复杂的 PRP 计划。
一套系统化的代码审计框架,用于识别软件项目中的技术债、安全漏洞、无效代码及代码质量问题。
一种将测试驱动开发 (TDD) 应用于流程文档的框架,通过压力测试情境来识别并修补 AI 代理的合理化漏洞,确保文档执行的可靠性。
将整个代码库打包成单一、适合 AI 阅读的文件。适用于为 Claude、ChatGPT 和 Gemini 提供代码上下文,以进行代码分析、安全审计与错误排查。
Home Assistant OS (HAOS) 运维技能。提供只读诊断、自动化设计、健康审计及安全优先的配置管理功能。
适用于 MCP 的辩证推理与对抗式编码代理,通过强制 LLM 解决内部矛盾,产出更高质量的推理与代码。
使用严格的测试驱动方法将 Semgrep 规则移植到新语言。包含适用性分析、基于 AST 的转换以及针对每种目标语言的自动化验证。
自动化模式检测与技能推荐引擎,通过监控项目记忆、日志及任务列表,自动进化 AI 代理的能力。
为 Python 代码提供 6 阶段只读分析的工作流程,根据项目类型(从 POC 到开源)检测设计原则违规、代码异味并建议现代化改善方案。