工程开发自动化
gh-fix-ci
诊断 GitHub Actions CI 失败,自动获取日志、总结错误并规划修复方案。
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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。
TraceMem 基础心智模型与操作规则,确保 AI 代理执行过程的安全、可稽核性与合规性。
Claude Code 的纵深防御系统。管理安全钩子以拦截危险指令、强制执行文件访问控制,并保护全局或项目范围内的敏感路径。
用于提交前与部署前检查的自动化代码质量验证工具,涵盖 TypeScript、构建与 lint 检查。
用于选择 MCP 工具与直接 API 技能的决策框架,旨在优化 AI 代理的性能、成本与执行效率。
API 接口测试自动化工具,支持 REST/GraphQL。集成功能测试、性能测试、契约测试及 Mock 服务,提供完整测试解决方案。
为创业者、内容创作者与专业人士设计的个人数字大脑系统,利用 AI 协助管理数字足迹、知识库、人际关系与个人目标。
协调多代理软件开发工作流程,管理任务分解、需求分析及复杂软件项目的质量保证。
为平台变更建立结构化规范,包含 GitHub Issue、SDD 模板,并针对基础设施与安全性变更进行自动化类型推论。
自动化完整的 Git 工作流程,包含提交、PR 创建、CI 监控与合并,并强制执行惯例提交 (Conventional Commits) 规范。
分析 C++ 代码中的实时安全性违规,包括音频线程中的堆内存分配、锁、阻塞调用及非确定性操作。