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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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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。
专为 vibe-coding MVP 设计的 PRD 生成器。协助用户定义产品需求、目标受众与成功指标,为开发工作流程奠定清晰基础。
PyTorch Lightning 深度学习框架技能:自动化模型训练、多 GPU 编排、数据管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分布式训练策略。
编写有效模糊测试 (fuzzing) 脚本的技术。适用于建立新的模糊测试目标或优化现有的脚本代码。
设计与构建高质量 AI Agent Skills 的专家顾问。通过发现、架构与制作阶段的结构化引导,确保您建立的技能具备高度一致性、可组合性与执行效能。
通过 Pavlok API 触发硬件刺激(震动、蜂鸣或电击),用于习惯养成或提供任务管理的物理反馈。
Anthropic Claude 集成模式:流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择(Haiku/Sonnet/Opus)、提示词缓存及 AI 工程成本管理。
用于编排长期代理任务、证据导向交付以及遵循 Simon Willison 迭代循环的自动化 QA 门控的框架。
Claude Code 开发会话的自动化运行时可观测变更日志,追踪文件变更、测试结果与 Git 提交。
应用务实编码标准:包含明确命名、单一职责函数、防御性编程,以及确定性副作用,拒绝过度设计与臆测性功能。
通过 Pollinations 文本 API 调用支持网页搜索的 Gemini 和 Perplexity 等模型,获取即时且具备事实依据的研究结果。