工程开发数据分析自动化
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将自然语言查询转换为安全且经过优化的 SQL。通过数据库架构感知与参数化查询生成,实现数据库交互的自动化。
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将自然语言查询转换为安全且经过优化的 SQL。通过数据库架构感知与参数化查询生成,实现数据库交互的自动化。
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一套用于构建稳健 LLM 集成的工具包:包含 API 模式、流式传输、函数调用、RAG 流水线及具成本效益的模型路由。
强制执行高质量 Java 17+ 编码标准、Spring Boot 惯例以及可维护的项目架构。
MoonBit 开发指南,涵盖项目架构、模块化布局、编译工具链与测试最佳实践。
自动化执行 pytest,内置环境验证、失败分析、覆盖率报告与智能测试发现功能。
为所有软件开发任务提供强制性的执行验证。在确认结果前,通过实际运行来确保代码功能正确。
适用于所有供应商的 MCP 技能,可针对 GitHub PR 事件(如状态检查、合并、评论)进行自动化等待。
一个测试技能,旨在通过执行基础任务并确认完成情况,来验证 Skillet CLI 的功能。
HashQL 测试策略指南,涵盖 compiletest (UI 测试)、单元测试与 insta 快照测试。包含 --bless 指令、//~ 注解语法及各编译器组件的测试建议。
创建、注册与管理自定义代理工具及 MCP 服务器,通过外部 API 与自定义逻辑扩展 AI 代理的功能。
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。