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共找到 85 个技能

工程开发客户支持自动化
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自动化 GitHub 问题分类,通过分析代码库验证技术主张,并针对无效问题提供专家级回应以进行关闭。

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工程开发
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为 Turso 数据库执行严格的代码质量、正确性及 Rust 设计模式,优先考虑数据完整性、性能以及易于维护的惯用语法。

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工程开发数据分析自动化
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将 Snowflake 与 MCP 客户端整合。管理 Snowflake 端点、验证连接,并直接在您的 AI 工作流程中运用 Cortex AI (Search, Analyst, Agent) 服务。

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工程开发自动化
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一套全面的安全审计与强化助手,专注于身份验证、输入验证、密钥管理及 SQL 注入防护,确保代码遵循安全最佳实践。

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数据分析工程开发
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snowflake-semantic-views

通过 CLI 创建、修改并验证 Snowflake 语义视图 (Semantic Views)。自动化生成、说明与测试语义层定义,确保模型准确性与星型架构合规。

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工程开发生产力
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sap-abap

全面的 SAP 系统 ABAP 开发支持,涵盖传统 ABAP、ABAP Cloud、CDS 视图、RAP、EML 以及现代语法模式。

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工程开发数据分析自动化
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querying-json

使用 jq 高效提取、筛选与转换 JSON 文件中的特定字段,相比读取整个文件,可节省高达 95% 的上下文空间。

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工程开发
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testing-hashql

HashQL 测试策略指南,涵盖 compiletest (UI 测试)、单元测试与 insta 快照测试。包含 --bless 指令、//~ 注解语法及各编译器组件的测试建议。

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工程开发数据分析自动化
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snowflake-semanticview

使用 Snowflake CLI 创建、修改及验证 Snowflake 语义视图。

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工程开发生产力自动化
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yq

有效提取 YAML 文件中的特定字段,无需读取整个文件,可节省 80-95% 的上下文窗口用量。

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数据分析工程开发
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polars

高性能 Python 与 Rust 内存内 DataFrame 库。支持延迟计算、并行处理,并使用 Apache Arrow 引擎,适用于高效 ETL、数据处理及加速 pandas 工作流。

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工程开发自动化
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neon-toolkit

自动化管理临时 Neon PostgreSQL 数据库的生命周期,适用于测试、CI/CD 与快速原型开发。

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