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共找到 523 个技能

生产力工程开发
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创建和管理 Epic,将大规模功能开发、主题和相关问题组织到结构化的项目层级结构中。

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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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工程开发研究
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通过 DeepWiki 和 MCP 搜索并检索超过 300 个热门 GitHub 仓库的 AI 生成文档、架构指南与 API 参考资料。

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工程开发自动化
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一套发布前检查清单系统,用于在标记版本前验证构建路径、测试和 CI 状态,防止部署失败和重复标记。

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工程开发客户支持自动化
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自动化 GitHub 问题分类,通过分析代码库验证技术主张,并针对无效问题提供专家级回应以进行关闭。

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工程开发自动化
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一套全面的安全审计与强化助手,专注于身份验证、输入验证、密钥管理及 SQL 注入防护,确保代码遵循安全最佳实践。

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工程开发自动化
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自动化 GitHub Pull Request 创建工具,支持任务验证、测试执行、Conventional Commits 格式化及项目标签建议。

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生产力工程开发数据分析
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为初创公司打造的 AI 原生产品管理工具。具备自动化竞品研究、基于 WINNING 模型的缺口分析、PRD 文档生成,并集成 GitHub Issues 进行信号驱动的优先级规划。

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工程开发研究自动化
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通过预注入验证强化 RAG 系统的认知质量,确保文档在进入知识库前皆经过严格定义与结构化校对。

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工程开发自动化
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使用并行编译期依赖注入加速 Go 应用程序启动。优化缓慢服务、替换 google/wire,并使用 kessoku 管理异步依赖。

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工程开发自动化
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使用 k6、Artillery 或 JMeter 进行应用效能分析,测量延迟、吞吐量与错误率。适用于规划负载、压力与耐力测试,以识别效能瓶颈。

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工程开发自动化生产力
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将 Confluence PRD 转换为结构化的本地 Markdown 文件,以供 spec-kit specify 工作流使用,实现从产品经理到开发人员的无缝交付。

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