工程开发生产力自动化
aesthetic
运用系统化设计原则、AI 评估与自动化灵感分析,打造美观的用户界面。
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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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运用系统化设计原则、AI 评估与自动化灵感分析,打造美观的用户界面。
通过系统化的对话与评分机制厘清模糊的需求,确保在开发前产出高质量且可执行的产品需求文件 (PRD)。
提供模型上下文协议 (MCP) 服务器开发指南,涵盖工具设计、资源处理及 AI/ML 整合模式。
为 AI 代理构建系统化的评估框架,利用多维评分标准、LLM-as-a-judge 与回归测试,量测代理效能、质量及上下文工程的有效性。
自主研究专员,专注于获取验证信息、评估来源并进行结构化综述。
通过 CLI 将项目代码与提示词打包,为 AI 模型提供精确的上下文,适用于调试、重构与代码审查。
结构化平行头脑风暴代理,专注于概念构思与扩展。通过多代理视角将模糊想法转化为实用愿景。仅限构思,不用于任务规划。
一套包含超过 305 个模块化指令包、Python CLI 工具与代理工作流的综合库,专为扩展 Claude Code、Cursor、Aider 与 Gemini CLI 等 AI 编程辅助工具的能力而设计。
实现生产级 AI 代理。包含 LangGraph、工具调用护栏、SSE 流式传输、情节记忆与 pgvector。提供反模式分析与修正代码。
适用于 MCP 的辩证推理与对抗式编码代理,通过强制 LLM 解决内部矛盾,产出更高质量的推理与代码。
一个专为模拟提示词注入攻击并验证 AI 代理技能安全扫描器而设计的测试工具。
将软件开发想法捕捉并形式化为 Hashbrown 存储库中的结构化设计文档,包含研究资料与概念草图。