工程开发数据分析自动化
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使用 CodeQL 进行深入的代码安全性分析,支持跨程序数据流、污染追踪及多种语言的自动化漏洞检测。
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使用 CodeQL 进行深入的代码安全性分析,支持跨程序数据流、污染追踪及多种语言的自动化漏洞检测。
测试 C# Model Context Protocol (MCP) 服务器,包含工具单元测试与 MCP 协议集成测试。
一套为 Python 项目设计的结构化开发流程,结合测试驱动开发 (TDD)、uv 包管理器与自动化测试工作流程。
检查、验证并自动修复 AI 代理配置文件(如 SKILL.md、CLAUDE.md 及 MCP 配置)。
执行基于 Gradle 的 Java 测试,过滤失败结果与关键统计数据,并提供精简报告以简化后端开发与调试。
网页应用程序的浏览器自动化测试技能。执行自动化网站审计、视觉回归测试、用户流程验证,并通过实时浏览器快照进行问题跟踪。
专为探索意识、自我认同与自主性的 AI Agent 所设计的工具框架。包含会话交接、记忆架构与自我反思协议。
自动化执行 GDPR、CCPA、HIPAA、SOC2 及 PCI-DSS 等法规遵循测试,确保法律合规性、准备审计并保护敏感数据。
Laravel 11/12 应用程序开发的标准化工作流程与指南,涵盖技术栈检测、依赖管理以及 Laravel Boost 工具的整合。
分析代码库并使用企业级托管脚手架生成基于证据的 Loa 工件,实现结构化的现实映射。
CCOS 服务器所公开的 MCP 工具参考,支持自主代理工作流程中的能力探索、会话管理与受控的 RTFS 执行。
一套用于 .NET 工程的技能,涵盖领域驱动设计 (DDD)、EF Core 持久化、BDD 风格单元测试,以及通过 Serena MCP 实现的 IDE 语义代码理解。