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为 LLM 设置的程序开发行为准则,旨在减少错误、落实最佳实践,并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。
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为 LLM 设置的程序开发行为准则,旨在减少错误、落实最佳实践,并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。
以小型、可验证的批次执行实施计划,并在每个阶段设置反馈暂停点,以防止偏离目标并确保代码质量。
通过语言服务器 (LSP) 进行精确的语义代码分析。支持 Python, Rust, Go, TypeScript/JS 和 Java,提供定义跳转、引用查询、实现查找、文件大纲与全项目重构功能。
自动化项目工作流程的最终验证,强制执行 git 合规性、文档标准与部署就绪检查。
将应用程序立即部署至 Vercel。支持预览与正式环境部署、自动框架检测,并提供备用脚本执行功能,以实现无缝的项目发布。
审核 AI 技能的安全性,检测提示注入、隐藏指令、工具滥用及数据外泄风险。
FFUF 网络模糊测试专家指南,协助自动化发现隐藏目录、文件、参数及测试渗透测试中的漏洞。
一套用于自主编码代理的确定性编排引擎,负责管理工作流循环、状态持久化及基于检查点的执行。
为 Pull Request 与文档制作精美的终端动画演示,支持使用 asciinema、agg 与 svg-term-cli 进行录制与转换。
为 AI 编码代理提供的标准化调试与诊断准则。
用于管理与编排跨插件与项目 AI 代码代理技能的动态元路由工具。
建立并管理 git 工作树以进行并行编码。通过同时执行测试、构建与多个分支开发,实现零等待时间,且各工作阶段互不干扰。