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一套系统化的代码审计框架,用于识别软件项目中的技术债、安全漏洞、无效代码及代码质量问题。
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。
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一套系统化的代码审计框架,用于识别软件项目中的技术债、安全漏洞、无效代码及代码质量问题。
根据 litellm 注册表审核并同步 assets.py 中的支持 LLM 模型列表。
分析公开 LinkedIn 个人档案与商业数据,建立精准潜在客户名单,协助识别决策者、追踪职业变动并强化业务开发资料。
开发周期 Gate 2 技能,用于验证可观测性实现,包含结构化日志、OpenTelemetry 追踪及仪表覆盖率,且不修改代码。
一套用于 .NET 工程的技能,涵盖领域驱动设计 (DDD)、EF Core 持久化、BDD 风格单元测试,以及通过 Serena MCP 实现的 IDE 语义代码理解。
Python 统计可视化程序库。通过 Pandas 整合与自动统计估计,轻松制作箱线图、热图与小提琴图等出版级品质的统计图表。
诊断、隔离并缓解 LLM 上下文故障(如中间丢失、中毒、干扰及冲突),提升 AI 代理的执行可靠性。
整合 CI/CD 流水线全流程的质量工程,涵盖从提交阶段的单元测试、左移测试策略,到生产环境的合成监控与合规性质量门禁。
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。
实现强大的软件测试策略,涵盖单元测试、集成测试与端到端 (E2E) 测试,并提供模拟框架 (Mocking)、TDD 模式与各类技术堆栈的最佳实践,确保高质量且可靠的代码。
执行结构化的五阶段代码审查,涵盖需求合规性、正确性、代码质量、测试与安全性。提供分类后的具体改进建议(严重/主要/次要/微调)。
掌握 EARS 语法,将模糊的功能构想转化为精确且可测试的需求规格、验收标准及边缘情况文档。