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使用 AI 驱动的分析技术,将现有项目迁移至 AgenticDev 结构。自动分类文档、生成丰富的 YAML 元数据,并完整保留 git 历史记录。
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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自动化质量保证循环工作流程,执行测试、验证、修复循环,直到达到您的质量目标。
执行“工程即营销”增长策略:通过构建免费的 SEO 工具页面获取自然流量,将访客转化为付费用户,实现零广告预算下的高效成长。
一个 MCP 服务器,使 AI 代理能够编辑、管理并编译 Arduino IDE 2.0 草图,支持源代码操作及通过 arduino-cli 进行自动化构建。
vibe-coding 工作流程的最终执行代理。根据 AGENTS.md 主计划逐步构建 MVP,管理会话连续性,并通过测试验证每个功能。
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。
使用 Playwright 测试本地 Web 应用程序的工具组,支持服务器生命周期管理、自动化 DOM 检测与浏览器自动化工作流程。
使用 shadcn/ui 和 Tailwind CSS 构建可访问且一致的用户界面。采用组件优先架构以建立设计系统、集成 React Hook Form,并实践响应式移动优先开发。
生成符合 Cloudscape Design System 的 React + TypeScript UI 代码,包含辅助功能、响应式布局及完善的状态处理。
通过 GitHub CLI 进行后端 PR 审查,并在严格的只读环境下执行安全性与代码质量检测。
AWS SQS 技能,用于管理消息队列、解耦微服务、配置死信队列、处理可见性超时及实现 FIFO 排序。
自动生成 llms.txt 和 llms-full.txt 文件,为项目文档提供 AI 友好的阅读格式及项目上下文。