工程开发自动化数据分析
e2b
为 AI 生成代码提供安全、隔离的云端沙盒环境,支持多语言执行、文件系统管理,并可通过 E2B MCP 网关进行工具集成。
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为 AI 生成代码提供安全、隔离的云端沙盒环境,支持多语言执行、文件系统管理,并可通过 E2B MCP 网关进行工具集成。
一个结构化的提示工程框架,能将随意输入转换为包含角色、背景、任务、格式及防护机制的专业模块化提示词。
通过 SSE 协议直接连接 RagCode MCP,无需繁琐的配置文件或二进制文件依赖。
通过 Context Engineering 原则,为 AI 代理程序初始化、生成并执行完整实作蓝图 (PRPs),实现软件开发一次成功。
建立生产级 Go API 服务,包含可观测性、本地开发环境与整洁架构的样板代码。
自动保持 README 文件与代码库变更同步,涵盖依赖项、新功能及配置更新。
专注于数据工程的 AI 代理,负责设计 ETL/ELT 管线、定义数据结构、管理数据质量以及实现可靠的数据导入流程。
使用此基于 API 的工具自动化管理 GitLab 仓库。通过 AI 代理直接执行文件操作、分支管理与项目追踪。
通过引导式访谈提取隐性工程知识,并生成结构化的指导规范 (steerings),以建立一致的项目标准与约定。
开发周期 Gate 2 技能,用于验证可观测性实现,包含结构化日志、OpenTelemetry 追踪及仪表覆盖率,且不修改代码。
基于 Model Context Protocol 的 AI 浏览器自动化服务器,支持网页交互、数据提取与深度研究。
使用 Cloudflare Workers AI flux-1-schnell 模型生成图像。直接在您的工作流程中启用文字生成图片功能。