工程开发自动化研究
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一套系统化的代码审计框架,用于识别软件项目中的技术债、安全漏洞、无效代码及代码质量问题。
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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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一套系统化的代码审计框架,用于识别软件项目中的技术债、安全漏洞、无效代码及代码质量问题。
通过智能符号索引、领域分块与架构层过滤,实现代码库的高效率导航。在探索或开发复杂系统时,可减少 60-95% 的 Token 使用量。
LangGraph 专家技能,专为构建具状态、多角色 AI 代理工作流而设计,包含持久化、条件分支与 ReAct 模式。
专为 AI 代理设计的终端浏览器自动化工具,通过 Chrome DevTools Protocol 提供对浏览器导航、DOM 操作、网页爬取及网络监控的持久性直接控制。
系统性性能工程:基准测试、性能分析、瓶颈诊断,以及基于实证的应用程序优化指导。
为开发者提供的交互式地图网页应用构建指南,涵盖 MapLibre GL JS 设置、地理定位 API 及自定义图块来源。
使用 pygount 分析代码库统计数据:代码行数 (LOC)、语言分布及代码与注释比例。
构建、优化与维护现代化后端系统,涵盖 Node.js、Python、Go 与 Rust。支持 API 设计、数据库管理、安全性防护及 DevOps 实务流程。
管理 AWS Lambda 无服务器函数:部署代码、配置事件触发器、调试调用、优化冷启动,并维护层(Layers)。
使用 FlashInfer API 日志功能排查与解决 CUDA 运行时崩溃的教学指南。
加载并预处理保险保单周度 CSV 数据,支持智能周期检测、多周数据加载、数据验证和清洗。
通过将大型任务自动拆解为可管理的递归子任务,突破上下文窗口限制,提升对大型代码库和文档集的推理准确度。