工程开发研究自动化
mcp-tools
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。
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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。
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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。
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TailwindCSS v4 模式库,提供基于 CSS 的配置、@theme 设计标记、@source 内容检测,以及用于高效前端工作流的现代 CSS 工具。
Tamagui 库架构、配置、编译器优化与组件模式的最佳实践。
通过自定义 CLI 工具搜索并分析 X (Twitter) 的热门话题、标签与区域性趋势。
分析、验证并生成 Schema.org 结构化数据 (JSON-LD)。检测现有标记、识别优化机会,并确保符合 Google 丰富搜索结果规范。
利用 OSS-Fuzz CLI 框架简化开源项目的持续模糊测试,包含构建测试脚本、管理配置及生成覆盖率报告。
开发周期 Gate 2 技能,用于验证可观测性实现,包含结构化日志、OpenTelemetry 追踪及仪表覆盖率,且不修改代码。
运用系统化设计原则、AI 评估与自动化灵感分析,打造美观的用户界面。
列出指定路径下的文件与目录内容,用于探索项目结构、定位特定文件并验证文件夹内容。
使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 视觉模型进行 UI 测试、设计一致性验证及浏览器调试。
实施 AI 代理委派架构,保持主上下文简洁,降低 Token 成本,并隔离专业基础设施或 API 任务。