工程开发自动化
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通过将测试活动移至开发生命周期的早期阶段来加速软件交付,利用 AI 驱动的需求验证、TDD 与自动化 CI 管线,降低缺陷修复成本。
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通过将测试活动移至开发生命周期的早期阶段来加速软件交付,利用 AI 驱动的需求验证、TDD 与自动化 CI 管线,降低缺陷修复成本。
交互式开发流程管理器。协调探索、规划、审查与构建阶段,并利用专业 AI 代理团队(Scout、Bob、Garry、Arlo)确保项目交付质量。
应用六顶思考帽方法论于软件测试,进行结构化与全面的质量分析、测试策略设计以及团队讨论。
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。
🛡️ GDPR 与 LGPD 隐私守护者:自动化合规扫描工具,可检测代码中的个人识别信息 (PII) 泄露、不安全日志与追踪违规,助力预防监管罚款。
n8n 工作流自动化安全扫描:检测凭证泄漏、验证 OAuth 流程、测试 API 密钥管理并检查数据清理。
用于提交前与部署前检查的自动化代码质量验证工具,涵盖 TypeScript、构建与 lint 检查。
部署专业 AI 代理集群进行全面的 GitHub Pull Request 审查,涵盖安全性、性能、架构及代码风格分析。
编排 Codex CLI 以实现高效并行程序开发、自动化任务与会话管理,优化 Token 使用量并提升开发效率。
使用 CodeQL 进行深入的代码安全性分析,支持跨程序数据流、污染追踪及多种语言的自动化漏洞检测。
自动化质量监控与度量,包含 DORA 指标、缺陷密度追踪,并为持续交付流水线配置智能质量闸道。
语言无关的后端架构模式,涵盖 API 设计、身份验证、安全性协议与数据库建模。