工程开发自动化数据分析
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一个 AI 驱动的测试运营平台与 MCP 服务器,提供自动化测试失败分析、根因匹配 (RCA) 及 CI/CD 流水线的智能测试编排。
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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。
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一个 AI 驱动的测试运营平台与 MCP 服务器,提供自动化测试失败分析、根因匹配 (RCA) 及 CI/CD 流水线的智能测试编排。
为事件溯源系统构建读取模型与投影,适用于 CQRS、物化视图及查询性能优化。
强化版规划模式。通过结构化需求导入与具体技术方案选择,协助工程师在动手写代码前先建立产品思维。
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。
用于 LLM 后训练(SFT/DPO/RLHF)的高质量数据集策劃指南,涵盖数据格式、质量过滤与收集策略。
强制执行 Sentry 风格的规范化提交、分支安全检查以及结构化问题引用,适用于 AI 编程代理。
根据 OWASP Top 10 指南分析源代码中的安全漏洞,并提供修复建议。
将调试数据、日志和可视化输出发送到 Ray 桌面应用程序,以便进行实时开发反馈。
使用 uv 自动化 Python 脚本编写与 Gemini 图像生成。适用于创作艺术、编辑图像及执行临时脚本。
生成 UI 组件、Hero 区块与反馈表单。集成无障碍检查清单与专业设计参考,确保开发质量。
引导式统计分析,包含测试选择、假设检验、功效分析及 APA 格式报告,适用于学术与实验研究。
初始化开发会话,包含环境健康检查、任务状态同步,以及为 Claude Code 恢复上下文记忆。