工程开发数据分析
codebase-inspection
使用 pygount 分析代码库统计数据:代码行数 (LOC)、语言分布及代码与注释比例。
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使用 pygount 分析代码库统计数据:代码行数 (LOC)、语言分布及代码与注释比例。
通过 ReasoningBank 实现代理程序的自适应学习,进行模式识别、策略优化与持续改进。
HASH 代码库的标准 Rust 文档编写规范,确保注释、内部链接与错误处理的一致性。
标准化 Fish shell 配置、脚本编写模式以及点文件环境的系统管理。
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。
手动触发 Hipocampus 内存刷新,将当前对话上下文存入原始日志,并启动压缩树程序,以维护 AI 代理的长期记忆。
一套管理 LLM 项目生命周期的框架,涵盖评估任务模型契合度、架构设计、结构化输出解析及代理辅助开发流程。
审计并优化 SwiftUI 运行时性能。通过代码审查、架构分析与 Instruments 性能分析指导,诊断渲染缓慢、滚动卡顿、高资源消耗及布局抖动等问题。
local-skills-mcp 仓库实现指南。提供关于 MCP 工具处理程序、技能加载与聚合逻辑,以及项目结构的详细技术文档,帮助开发者快速理解与开发。
为 AI 代理提供持久的语义长期记忆。通过语义压缩,跨对话存储、查询并检索对话记录、决策与多模态上下文。
Lovable 风格 AI 开发工作流程控制器。通过调度专门的子代理,即时生成优质、多页面且具备动画效果的应用程序。无需冗长提示,直接启动开发。
验证区块链智能合约代码与技术规范、白皮书及设计文件的对应性,确保实现与规格完全一致。