工程开发自动化
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对本地更改或 GitHub 远程合并请求进行自动化代码审查。通过整合 git 和 gh CLI,分析代码的正确性、可维护性及标准遵循。
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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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对本地更改或 GitHub 远程合并请求进行自动化代码审查。通过整合 git 和 gh CLI,分析代码的正确性、可维护性及标准遵循。
执行 OpenResponses API 合规性测试,验证架构遵循度、流式响应及端点稳定性,确保 LobeHub 集成质量。
掌握 LangGraph 多智能体编排。使用监管者-工作者模式、条件路由与状态管理,构建具备容错能力的复杂 AI 工作流。
具备状态的多阶段工作流程管理器,通过工作日志持久化上下文、启用检查点,并管理长期任务中的迭代进度。
将气象与环境变量分类为驱动因素类别,以进行一致的归因分析与环境建模。
利用 ClawTeam CLI 协调多代理 AI 群体,实现并行任务执行、依赖管理与团队协作,支持 git 工作树隔离与 tmux 操作。
全方位 Python 医疗 AI 工具包,用于临床数据处理、医学编码转换,以及开发用于 EHR、生理信号和临床预测任务的深度学习模型(如 RETAIN 与 Transformer)。
CCOS 服务器所公开的 MCP 工具参考,支持自主代理工作流程中的能力探索、会话管理与受控的 RTFS 执行。
使用 MCP 工具获取最新的技术资讯,针对函数库、API、SDK 及技术生态系统提供经过验证的指导。
自动检索 PubMed 科学文献并生成生物医学研究的通俗易懂摘要。
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。
验证并协调批次学习指南操作,通过强制执行模板兼容性、文件可用性及仅限来源政策,在代理程序执行前防止错误。