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实施专业级测试自动化策略,管理测试金字塔,检测反模式,并整合 CI/CD 以实现具弹性、快速且高质量的软件测试。
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实施专业级测试自动化策略,管理测试金字塔,检测反模式,并整合 CI/CD 以实现具弹性、快速且高质量的软件测试。
Upstash Vector DB 设置、语义搜索、命名空间与向量嵌入模型。专为在 Next.js 16 与 Vercel 项目中构建高性能向量搜索功能而设计。
通过编程方式更新可填写 PDF 表单中的文本。轻松修改表单字段中的姓名、日期、地址和参考编号,同时完整保留原始文档结构。
自动套用 Python 代码质量修正,包含自动格式化 (Black, isort)、Linting (Ruff 自动修正) 以及解决格式化工具冲突,确保代码质量。
一套标准化工作流程,用于将原始 PM 笔记、工作坊内容或初稿转化为经过验证且符合仓库规范的 AI 技能。
具备 Kanban 看板、Git 工作区隔离与 AI 自动化执行的个人任务管理系统,支持 Claude Code、Gemini 与 OpenAI Codex 等多种 AI 代理执行器。
严格的测试驱动开发 (TDD) 工作流技能,强制执行测试优先原则,确保新功能、修复与重构的单元、集成及 E2E 测试覆盖率达 80% 以上。
Multigres 项目开发工具:自动化执行单元测试、集成测试以及环境协调,适用于 Vitess-for-Postgres。
使用 Better Auth 和 FastAPI 实现 JWT (JSON Web Token) 身份验证与验证模式。
标准化 Markdown 内容,包含主动语态、精确的标题层级以及符合 WCAG AA 无障碍标准,适用于文档、网站及仓库文件。
为技术架构、复杂重构与结构化调试提供多视角 AI 咨询服务。
系统性调试技能,通过追踪调用堆栈查找问题根源,不仅限于修补表象错误,更侧重于识别原始触发点并实施防御性检查。