工程开发生产力自动化
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分析 Markdown 文件以确保符合预定义的 AI Token 预算,并优化内容以利于 AI 高效摄取。
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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 159 个技能
分析 Markdown 文件以确保符合预定义的 AI Token 预算,并优化内容以利于 AI 高效摄取。
通过 CLI 将项目代码与提示词打包,为 AI 模型提供精确的上下文,适用于调试、重构与代码审查。
使用 markitdown 将各种文档、媒体和网页内容转换为 Markdown,非常适合大语言模型处理和文本分析。
用于结构化、多深度代码库探索的元技能,包含架构分析、快速结构概览以及深入研究的文档工作流程。
为 AI 代理设计的自动化记忆管理中间件,通过“查-回-存”闭环实现跨对话的长期记忆维持与上下文自动管理。
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。
架构多代理系统以突破上下文限制,运用监督者、群体与分层模型等模式来管理复杂工作流程。
使用 jq 高效提取、筛选与转换 JSON 文件中的特定字段,相比读取整个文件,可节省高达 95% 的上下文空间。
通过智能符号索引、领域分块与架构层过滤,实现代码库的高效率导航。在探索或开发复杂系统时,可减少 60-95% 的 Token 使用量。
将聊天对话转化为 Notion 中的结构化文档,将见解、决策和知识保存到您的工作区,并进行妥善整理。
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。
专为 AI Agent 设计的网页阅读与搜索工具,通过 Jina AI Reader API 将网页转换为适合 LLM 阅读的 Markdown、文本或 HTML 格式。