flaky-detect
通过分析持续集成 (CI) 历史、执行模式与代码结构,识别、分类并排除不稳定的测试 (flaky tests),以提升测试套件的可靠性。
探索可复用的代理技能,查看实现细节,快速找到适合你工作流程的技能。
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通过分析持续集成 (CI) 历史、执行模式与代码结构,识别、分类并排除不稳定的测试 (flaky tests),以提升测试套件的可靠性。
开发周期 Gate 2 技能,用于验证可观测性实现,包含结构化日志、OpenTelemetry 追踪及仪表覆盖率,且不修改代码。
为所有软件开发任务提供强制性的执行验证。在确认结果前,通过实际运行来确保代码功能正确。
AI 技术 SEO 审计工具,执行 Lighthouse/PageSpeed 测评并自动修复网站性能、无障碍网页与结构化数据等代码问题。
用于建立项目专属 AI 代理指南的模板技能,定义确定性开发所需的架构、文件结构与代码模式。
使用 agentic-flow 编排多代理群体,支持并行任务执行、动态拓扑与智能协调。适用于构建分布式 AI 系统与扩展复杂的开发工作流程。
基于 LangGraph 与 Claude Opus 4.5 的自动化 LinkedIn 内容营销多代理系统,涵盖趋势研究、内容生成、个人品牌语调分析与成效追踪。
使用 IaC、Docker 和服务虚拟化管理测试基础设施。优化测试成本,确保开发与生产环境的一致性,并自动化环境部署,以实现一致且可扩展的软件测试。
为 Django 生产环境服务器与工作程序提供标准化配置与管理。
Diddit 的 PostgreSQL 架构与迁移专家。管理幂等 SQL 文件、数据表、索引与约束,严格遵循驼峰式命名规则与事务安全性。
一种智能开发编排技能,通过 mcp-prompts 集成,提供自我优化的代码分析、构建错误诊断与自动化工作流程配置。
使用 Gas Town 的车队系统 (convoy) 管理批次任务追踪与排程,实现多代理自动化协作。