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共找到 149 个技能

工程开发自动化
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自动化完整的 Git 工作流程,包含提交、PR 创建、CI 监控与合并,并强制执行惯例提交 (Conventional Commits) 规范。

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工程开发自动化
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专注于 Trigger.dev 背景任务与 AI 工作流的专家助手,协助开发、设计与优化高可靠性的异步 TypeScript 任务架构。

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生产力数据分析工程开发
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掌握 KPI 仪表板设计,利用成熟的指标框架、SMART 目标与层级模式,协助您从高阶决策到运营监控,全面提升业务绩效。

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工程开发自动化
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为 LangChain 应用程序提供统一接口,整合并管理 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 和 Bedrock 等 LLM 聊天模型服务。

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工程开发生产力自动化
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设计与构建高质量 AI Agent Skills 的专家顾问。通过发现、架构与制作阶段的结构化引导,确保您建立的技能具备高度一致性、可组合性与执行效能。

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工程开发数据分析自动化
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使用 TruLens 对 LLM 应用程序进行检测、评估与监控的系统化工作流程,支持 LangChain、LangGraph 与 LlamaIndex 等框架。

浏览: 113,286#trulens#llm#evaluation#workflow
工程开发自动化
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spec

为平台变更建立结构化规范,包含 GitHub Issue、SDD 模板,并针对基础设施与安全性变更进行自动化类型推论。

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工程开发自动化
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使用 IaC、Docker 和服务虚拟化管理测试基础设施。优化测试成本,确保开发与生产环境的一致性,并自动化环境部署,以实现一致且可扩展的软件测试。

浏览: 11329#environment#docker#kubernetes#infrastructure
工程开发自动化生产力
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app-builder

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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gitops

自动化 Kubernetes GitOps 工作流程,集成 ArgoCD、Helm 和 Kustomize。高效管理多环境部署、基础设施即代码与 CI/CD 流水线。

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生产力自动化
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一套标准化工作流程,用于将原始 PM 笔记、工作坊内容或初稿转化为经过验证且符合仓库规范的 AI 技能。

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研究数据分析工程开发
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pyhealth

全方位 Python 医疗 AI 工具包,用于临床数据处理、医学编码转换,以及开发用于 EHR、生理信号和临床预测任务的深度学习模型(如 RETAIN 与 Transformer)。

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