工程开发生产力自动化
mcp-setup
为 Claude Code 自动设置与配置 MCP 服务器,以实现与外部数据库、API 和文件系统的无缝集成。
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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。
共找到 329 个技能
为 Claude Code 自动设置与配置 MCP 服务器,以实现与外部数据库、API 和文件系统的无缝集成。
管理 Navigator 任务文档:创建实现计划、归档已完成功能,并维护 Claude Code 工作流的任务索引。
通过分析可用技能、制定结构化执行计划并管理手动或委派的多步骤工作流程,来统筹复杂的编程任务。
代码搜索工具选择器。自动在语义搜索 (claudemem) 与本地工具 (Grep/Glob) 之间切换,优化搜索效率、Token 使用与准确性。
通过 CLI 与 MCP 使用 z.AI,提供图像分析、网页搜索、文档阅读与 GitHub 代码探索功能。
RPI 规划阶段:从研究文件中创建基于区块且具有依赖感知能力的实施计划,以进行结构化、原子化的开发。
用于管理基于 MCP 的研究、文档查询以及在外部搜索工具与插件支持的记忆系统之间进行协调的技能。
自动化 Rust 验证循环,整合测试、Clippy 代码检查与格式化功能,并具备自动修复机制。
为软件和智能合约提供属性基础测试 (PBT) 的自动化指导,以提升测试覆盖率并强化边缘案例检测。
通过基于协议的行为治理,协调 Claude Code 并行工作集群,以执行复杂功能开发、多步骤重构及长时间运行的自动化编程任务。
自动化 PR 质量检查:包括审查 CodeRabbit 建议、验证 PR 说明、运行 pre-commit hooks 以及执行测试套件。
使用 Docker 中的 nektos/act 在本地运行 GitHub Actions CI 工作流程。无需推送到 GitHub 即可测试 CI 配置、调试工作流程失败并验证流水线变更。