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设计冲刺与产品策略的问题框架工具。支持个人或团队协作,协助在进入解决方案开发前,系统化地定义目标、利益相关者、限制条件与痛点。
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通过模型上下文协议 (MCP) 在实时与模拟外部依赖项之间无缝切换,支持自动化开发环境。
管理 Navigator 任务文档:创建实现计划、归档已完成功能,并维护 Claude Code 工作流的任务索引。
分析 Claude Code 聊天记录以识别编程模式与技能差距,从 HackerNews 精选个性化学习资源,并将成长报告发送至 Slack。
一个智能网关,可分析、评分并将用户请求路由至 27 个代理、27 个技能与 14 个 MCP,以优化 Claude Code 的执行效率。
使用 Apidog 与 MCP 服务器自动化前端 API 整合。从 OpenAPI 规格生成 TypeScript 类型、TanStack Query 钩子与基于 axios 的客户端,确保 API 使用的一致性与类型安全。
为软件代理提供的稳健验证与质量保证系统,具备实时真相评分、自动化代码验证以及即时回滚功能,以确保高质量的输出与可靠性。
Claude Skills 安全扫描工具,用于在安装前检测恶意代码、数据泄露风险及未经授权的系统访问,确保环境安全。
为 Splitrail 实现新 AI 编程代理分析器的开发指南,用于追踪代码代理的 Token 使用量、成本及性能指标。
一个测试技能,旨在通过执行基础任务并确认完成情况,来验证 Skillet CLI 的功能。
项目专属的架构指南模板,提供生产级 AI 应用程序的标准化结构、代码模式、测试要求及部署工作流程。
使用 AI 自动化技术,将 CSV 或 JSON 数据转换为适合学术出版的高质量统计图表。