工程开发自动化研究
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分析代码库并使用企业级托管脚手架生成基于证据的 Loa 工件,实现结构化的现实映射。
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分析代码库并使用企业级托管脚手架生成基于证据的 Loa 工件,实现结构化的现实映射。
操作 btca CLI 进行源代码优先的研究。管理 Git、本地目录与 npm 资源,确保 AI 的回答基于实际代码库而非过时的文档。
管理客户关系、追踪后续行动,并利用基于 Obsidian 的客户资料自动草拟个性化电子邮件。
测试 C# Model Context Protocol (MCP) 服务器,包含工具单元测试与 MCP 协议集成测试。
先进的上下文工程系统,用于协调 AI 代理、内存管理和 Token 优化,以提升长期持久性和项目智慧。
通过 Telegram 或命令行自动发布 Instagram 帖子。支持住宅代理绕过检测、会话缓存,并集成 WaveSpeed 图像生成。
通过 CLI 管理 Higress AI Gateway 的自动模型路由。根据请求内容设置触发规则,实现智能模型选择。
为 familiar-ai 快速构建并注册新的传感器、执行器或服务工具,自动生成代码文件并整合至 agent.py 与 config.py。
情境工程基础指南:为 AI 代理优化 Token 预算、注意力机制及系统架构。
根据关键词、主题或情境生成高质量的日语谐音梗(dajare)。内置押韵分析与情境幽默生成功能。
通过本地 SQLite 管理个人财务,支持支出分类、预算设置,以及定期账单与年度费用的自动提醒功能。
使用 TypeScript/JavaScript 的 OpenAI Agents SDK 构建 AI 代理、多代理系统和工作流。支持工具、移交、防护栏、MCP 和实时语音。