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共找到 527 个技能

生产力工程开发自动化
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通过 Atlassian MCP 管理 Jira 问题。支持搜索、创建、更新、状态流转与 Sprint 任务管理,并具备自动检测工作区配置功能。

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数据分析研究自动化
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使用 AI 自动化技术,将 CSV 或 JSON 数据转换为适合学术出版的高质量统计图表。

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生产力自动化工程开发
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根据您的工作流程调整现有技能,或为重复性且耗时的任务建立新技能。

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数据分析工程开发
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polars

高性能 Python 与 Rust 内存内 DataFrame 库。支持延迟计算、并行处理,并使用 Apache Arrow 引擎,适用于高效 ETL、数据处理及加速 pandas 工作流。

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工程开发自动化
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分析 GitHub 仓库的结构、文档、依赖关系及贡献者模式,以进行代码库健康检查与开发洞察。

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工程开发数据分析自动化
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基于 DuckDB 的持久化状态管理与工作流程分析工具,支持任务依赖追踪、历史指标与上下文检查点功能。

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工程开发自动化生产力
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为编码代理执行严格的“先验证后声明”协议,要求在声明工作完成、成功或修复错误前,必须先执行指令并确认输出证据。

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工程开发自动化
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检查、验证并自动修复 AI 代理配置文件(如 SKILL.md、CLAUDE.md 及 MCP 配置)。

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数据分析研究工程开发
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EdgarTools

一个用于查询、解析并将 SEC EDGAR 申报文件、财务报表及机构持股数据转化为结构化 Python 对象的完整程序库。

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工程开发自动化
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执行突变测试以衡量测试套件的有效性,通过引入代码错误并验证测试是否能检测到失败。

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工程开发数据分析
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elasticsearch

Elasticsearch DBA 技能,专注于集群架构、索引与映射设计、性能调优及生产环境运维,涵盖 ILM、分片策略与故障排查。

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工程开发数据分析自动化
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建立与管理生产级 Grafana 仪表板,用于系统可观测性、实时指标可视化与监控。

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