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共找到 263 个技能

工程开发自动化
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自动套用 Python 代码质量修正,包含自动格式化 (Black, isort)、Linting (Ruff 自动修正) 以及解决格式化工具冲突,确保代码质量。

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工程开发生产力自动化
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Task Patterns

基于 CLI 的 Linear 集成,用于 AI 辅助的任务管理、工单追踪和自动化开发工作流程。

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工程开发自动化生产力
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启用 Prometheus 规划模式,在 Claude Code 中进行结构化的需求收集、代码研究与任务规划。

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工程开发自动化生产力
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全栈应用程序构建编排器,分析自然语言需求以决定技术堆栈、建立项目架构并协调各领域专业代理人。

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工程开发自动化
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启动自动化逆向工程,探索代码库架构、层级与技术栈,以利于系统现代化或文档编写。

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工程开发
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跨语言调试框架:包含科学调试法、堆栈追踪分析、日志记录策略,以及 Git bisect 与小黄鸭调试法等进阶技巧。

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生产力工程开发自动化
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使用 Qwen ASR 模型将音频文件 (wav, mp3, ogg) 转录为文本。快速、支持本地运行,无需 API 密钥。

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工程开发自动化
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自动化 R3BL 工作区套件的完整发布流程,包括版本号更新、变更日志维护、测试验证以及发布至 crates.io。

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工程开发生产力
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一套深度推理框架,通过多假设生成、严谨验证与系统化分析,协助 AI 处理复杂的架构设计、调试与高风险决策任务。

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工程开发自动化
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使用 Stryker 进行 JavaScript/TypeScript 突变测试。分析分支代码以发现薄弱或缺失的测试,验证测试有效性,并增强 Node.js 测试套件。

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生产力工程开发数据分析
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为初创公司打造的 AI 原生产品管理工具。具备自动化竞品研究、基于 WINNING 模型的缺口分析、PRD 文档生成,并集成 GitHub Issues 进行信号驱动的优先级规划。

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工程开发自动化
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以小型、可验证的批次执行实施计划,并在每个阶段设置反馈暂停点,以防止偏离目标并确保代码质量。

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