工程开发自动化
context-detection
系统化的项目技术栈检测、框架特定技能自动加载,以及针对 React + Go 等全栈项目的多技术栈分析。
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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。
共找到 310 个技能
系统化的项目技术栈检测、框架特定技能自动加载,以及针对 React + Go 等全栈项目的多技术栈分析。
生成专业的产品需求文档 (PRD),并为自主开发周期规划功能架构。
使用 STRIDE 威胁建模、OWASP Top 10 及安全编码实践,对代码、架构与基础设施进行系统性安全评估。
Anthropic 结构化输出实现专家顾问。协助判断 JSON 模式与严格工具使用之间的取舍,确保 schema 合规性与 Agent 工作流的输入验证。
建立与管理生产级 Grafana 仪表板,用于系统可观测性、实时指标可视化与监控。
在软件功能开发过程中,验证跨工件(规格、计划、任务)一致性并检测破坏性变更(API、数据库、UI)。
分析 Claude Code 会话历史,以识别效率低下的模式、优化 Token 使用量并建议工作流程改进。
执行结构化的五阶段代码审查,涵盖需求合规性、正确性、代码质量、测试与安全性。提供分类后的具体改进建议(严重/主要/次要/微调)。
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。
NanoClaw WhatsApp 机器人的安全咨询监控,通过 MCP 工具提供漏洞扫描、技能安全检查与完整性保护。
根据四大权威标准(NNg 10 启发式评估、UX 法则、Apple HIG、WCAG)分析 UI/UX 品质,为移动端及网页组件提供基于证据的设计与无障碍优化建议。
规划、执行用户验收测试 (UAT) 与端到端场景,验证需求是否符合用户可见的行为表现。