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共找到 161 个技能

工程开发
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Spring Boot 应用程序的测试驱动开发 (TDD) 工作流程,支持 JUnit 5、Mockito、MockMvc 与 Testcontainers。

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生产力工程开发数据分析
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为数据表格设计并实现专业、交互式的筛选用户界面,并能根据列数据类型自动调整。

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市场营销研究数据分析
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全面的 SEO 和 GEO 优化工具。用于分析域名、查找关键词差距、研究反向链接,并通过 DataForSEO 生成搜索建议。

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工程开发自动化
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一套严格的四阶段方法论,强制要求在应用任何代码修复前,必须先进行系统性的根本原因分析。

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数据分析工程开发教育
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plotly

适用于 Python 的交互式绘图库,支持超过 40 种图表类型、科学可视化、统计分析以及通过 Plotly Express 和 Graph Objects 构建 Web 仪表板。

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数据分析工程开发自动化
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使用 Great Expectations、dbt 测试与数据契约实现生产级数据质量验证,确保数据管道的可靠性。

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工程开发自动化数据分析
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为 Python、Node.js 和 Java 应用程序提供基于执行轨迹与 MCP 工具的实证调试解决方案。

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工程开发自动化
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针对 MCP 服务器与 Microsoft Copilot Studio 集成的系统性调试工作流程,包含常见修复模式与验证脚本。

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工程开发
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为软件和智能合约提供属性基础测试 (PBT) 的自动化指导,以提升测试覆盖率并强化边缘案例检测。

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工程开发自动化
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mcp-prompts

一种智能开发编排技能,通过 mcp-prompts 集成,提供自我优化的代码分析、构建错误诊断与自动化工作流程配置。

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工程开发自动化
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jlens-mcp

专业级 Java 代码库分析与 Maven 依赖管理技能。通过 MCP 协议实现深度字节码检查、多版本依赖冲突排查,以及自动化 Maven 构建与项目分析。

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工程开发数据分析自动化
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基于 DuckDB 的持久化状态管理与工作流程分析工具,支持任务依赖追踪、历史指标与上下文检查点功能。

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