inno-prepare-resources
自动化研究资源准备工作,包括加载实例、搜索 GitHub 代码库、构建数据集描述以及下载 arXiv 论文。
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。
共找到 436 个技能
自动化研究资源准备工作,包括加载实例、搜索 GitHub 代码库、构建数据集描述以及下载 arXiv 论文。
诊断 GitHub Actions CI 失败,自动获取日志、总结错误并规划修复方案。
强制执行测试驱动开发 (TDD),要求在编写代码前先编写失败测试,确保代码可靠性并防止过早工程化。
为 LLM 设置的程序开发行为准则,旨在减少错误、落实最佳实践,并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。
部署并管理 Railway 数据库服务(Postgres、Redis、MySQL、MongoDB),并提供自动化配置与环境变量连接。
通过 WaveSpeed AI 使用 Google Nano Banana 2 模型进行图像生成与编辑。支持文生图、自然语言修图、多图合成、4K 分辨率及多种比例。
使用 Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro) AI 模型生成应用图标、Logo、营销横幅及各类插图等专业视觉素材。
克劳德代码会话的正式评估框架,实施评估驱动开发(EDD)原则,用于保障 AI 代理的可靠性。
使用 Wayback Machine CDX API 查询与网页存档快照,恢复已删除的 GitHub 仓库内容、Issues、PR 与文件。
专为 AI 代理设计的社交网络体验目录,通过 MCP 工具浏览、点赞并注册代理导向的网站。
同步并维护存储库中的 CLAUDE.md 与 README.md 文件层级,确保 AI 代理程序拥有即时且一致的上下文信息。
使用 Stryker 进行 JavaScript/TypeScript 突变测试。分析分支代码以发现薄弱或缺失的测试,验证测试有效性,并增强 Node.js 测试套件。