工程开发自动化
mcp-prompts
一种智能开发编排技能,通过 mcp-prompts 集成,提供自我优化的代码分析、构建错误诊断与自动化工作流程配置。
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一种智能开发编排技能,通过 mcp-prompts 集成,提供自我优化的代码分析、构建错误诊断与自动化工作流程配置。
标准化、验证与管理 Netresearch AI Agent 技能存储库,提供自动化结构执行、发布工作流程与授权合规工具。
高级测试报告与质量仪表板,提供 QE 指标、代码覆盖率与部署就绪度分析,通过预测性洞察协助团队进行数据驱动的质量决策。
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。
专注于数据工程的 AI 代理,负责设计 ETL/ELT 管线、定义数据结构、管理数据质量以及实现可靠的数据导入流程。
为 AWS、Azure、GCP 和 OCI 提供系统化的云端成本优化,涵盖资源调整、自动化治理、定价模型分析及架构最佳实践。
直接从终端管理 Cloudflare DNS、隧道 (cloudflared) 与零信任策略,协助您公开本地服务并保护域名。
强制执行测试驱动开发 (TDD),要求在编写代码前先编写失败测试,确保代码可靠性并防止过早工程化。
自动化 Kubernetes GitOps 工作流程,集成 ArgoCD、Helm 和 Kustomize。高效管理多环境部署、基础设施即代码与 CI/CD 流水线。
用于建立项目专属 AI 代理指南的模板技能,定义确定性开发所需的架构、文件结构与代码模式。
系统化 Kubernetes 故障排查、Pod 诊断、集群健康监控与事故响应指南。
协调 GitHub Actions 运行器配置跨仓库更新,确保工作流标签与运行器规模集相符,以防止作业排队等待。