工程开发自动化
flaky-detect
通过分析持续集成 (CI) 历史、执行模式与代码结构,识别、分类并排除不稳定的测试 (flaky tests),以提升测试套件的可靠性。
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通过分析持续集成 (CI) 历史、执行模式与代码结构,识别、分类并排除不稳定的测试 (flaky tests),以提升测试套件的可靠性。
一个用于 Claude Code 技能的智能生成器,可自动化创建结构化提示词、YAML 元数据以及支持性文件架构。
MoAI-ADK 基础架构原则,包含 TRUST 5、SPEC-First TDD、委派模式以及节省 Token 的代理人协作工作流程。
将气象与环境变量分类为驱动因素类别,以进行一致的归因分析与环境建模。
证据优先的文献收集工具,专为自动化研究管线设计。将论文池扩充至 1200 篇以上,具备元数据规范化、来源追溯及多路径导入功能。
分析公开 LinkedIn 个人档案与商业数据,建立精准潜在客户名单,协助识别决策者、追踪职业变动并强化业务开发资料。
一套完整的财务建模工具,用于投资分析,包含 DCF 折现现金流、敏感度分析、蒙特卡洛模拟及情境规划功能。
为研究文档、交接文档和执行计划生成标准化元数据,包括 Git/Jujutsu 版本信息和时间戳。
全栈软件开发生命周期 (SDLC) 代理工作流程,利用 MCP 工具管理从需求导入、规划到自动化测试、CI/CD 与基础设施部署的完整生产周期。
通过引入代码变异并测量杀灭率,验证测试套件的有效性并找出薄弱断言。对于证明测试能真正捕捉错误,而非仅仅满足覆盖率指标至关重要。
将 PRD、API 文档或需求规格拆解为验收、联调、测试与上线检查清单。
前端状态管理指南,涵盖 Zustand/Pinia 全局存储、TanStack Query 服务器状态以及 URL 状态处理。