工程开发自动化生产力
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通过协调多个专业 AI 代理来执行复杂工作流,实现多角度代码分析、功能开发与系统级审查的自动化编排。
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通过协调多个专业 AI 代理来执行复杂工作流,实现多角度代码分析、功能开发与系统级审查的自动化编排。
通过价值、易用性、可行性与运营可行性四个维度,利用多角度批判性思维对现有产品功能进行风险假设评估与压力测试。
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。
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。
为 AI 编码代理生成分层且节省 token 的 AGENTS.md 文件,提供全库上下文与项目特定指南。
通过 TDD 循环与自动化测试验证,安全地重构代码以提升结构与可维护性,同时确保功能行为不变。
使用 ClawdHub CLI 管理代理技能:从 clawdhub.com 搜索、安装、更新并发布技能,轻松增强您的本地 AI 助理。
执行实现规划工作流程,生成技术设计产出物,并为 Spec Kit 项目构建研究任务。
VVM (Vibe Virtual Machine) 是一种代理程序语言,将 LLM 作为运行时。它可用于编排多代理工作流、管理状态并构建弹性 AI 流水线。
建立并生成新的 GitHub Copilot 代理技能。提供模板、目录结构与说明,协助您通过绑定的资源构建专属的 AI 功能。
使用 Mighty (mt) 任务进行代码开发管理,包含进度追踪、证据链接、设计决策记录以及标准化的任务结案流程。
用于编排长期代理任务、证据导向交付以及遵循 Simon Willison 迭代循环的自动化 QA 门控的框架。