工程开发自动化
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通过 CLI 将项目代码与提示词打包,为 AI 模型提供精确的上下文,适用于调试、重构与代码审查。
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通过 CLI 将项目代码与提示词打包,为 AI 模型提供精确的上下文,适用于调试、重构与代码审查。
智能 RAG 知识网关,将编程任务路由至专业的 Swift/iOS 领域知识。通过 MCP 从 100 多种索引技能中提取精准模式,优化开发上下文使用率。
通过结构化的自我评估检查点,确保 AI 在任务执行前、中、后的方案验证与风险管控,提升程序开发质量。
使用架构优先设计、TDD、丰富领域模型与 Swift 6.2 模式实现功能的指南,确保领域、基础设施与应用层之间的清晰隔离。
用于构建可扩展 React 代码库的组合模式。适用于重构复杂组件、构建灵活的组件库,以及应用复合组件模式或 React 19 架构变更。
TraceMem 基础心智模型与操作规则,确保 AI 代理执行过程的安全、可稽核性与合规性。
通过 gh CLI 进行 GitHub 操作。适用于仓库检查、问题追踪、PR、版本发布,以及包含克隆代码库以进行架构分析的深度代码审查。
通过在逻辑任务边界手动执行上下文压缩,取代不可预测的自动压缩,从而提升工作流效率。
标准化前端沟通,通过记录后端开发人员所需的数据需求与业务规则,确保在不指定实现细节的情况下达成清晰的开发共识。
通过并行代理执行分析项目结构、依赖项与代码模式,为快速上手陌生代码库与 AI 辅助开发生成详尽的工程背景文档。
通过 MCP 工具编排 Unity 编辑器。支持 AI 在 Unity 项目中创建游戏对象、编辑脚本、管理场景及自动化测试。
创建并更新详细的 GitHub Issue,完整记录技术上下文,防止需求丢失并降低开发沟通成本。