工程开发数据分析自动化
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使用 CodeQL 进行深入的代码安全性分析,支持跨程序数据流、污染追踪及多种语言的自动化漏洞检测。
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使用 CodeQL 进行深入的代码安全性分析,支持跨程序数据流、污染追踪及多种语言的自动化漏洞检测。
资深后端架构专家,专精于六角形架构、DDD、SOLID 原则、简洁代码与重构,协助开发、代码审查及解决复杂的架构问题。
一个自动化的 CLI 工具,用于发现并链接通过 npm 包发布的 AI 代理技能,简化 coding agents 的技能集成。
先进的上下文工程系统,用于协调 AI 代理、内存管理和 Token 优化,以提升长期持久性和项目智慧。
审查 UI 代码以符合 Web 界面准则。自动检查可访问性、设计标准及 UX 最佳实践。
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。
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。
系统化的项目技术栈检测、框架特定技能自动加载,以及针对 React + Go 等全栈项目的多技术栈分析。
Nuxt UI v4 生产级组件库,包含 125+ 个可访问组件、Tailwind CSS v4、Reka UI,以及专为仪表板、AI 对话和编辑器设计的专业布局。
分析 AppWorld 任务失败原因,提取具体的 API 模式并生成带有实现代码示例的可执行剧本要点。
提供创建 agents.md 文件的标准化模板与指南,为 AI 编程助手提供项目专属的背景上下文。
部署专业 AI 代理集群进行全面的 GitHub Pull Request 审查,涵盖安全性、性能、架构及代码风格分析。