工程开发自动化生产力
plan-down
方法驱动的规划工作流程,使用 zen-mcp 工具将任务分解为结构化的 plan.md 文件,并根据用户的明确度与自动化需求进行自适应调整。
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方法驱动的规划工作流程,使用 zen-mcp 工具将任务分解为结构化的 plan.md 文件,并根据用户的明确度与自动化需求进行自适应调整。
用于 AI 代理的并行任务编排 CLI,采用隔离的 Git 工作区。
SPARC 开发方法论,结合 Claude Flow 多代理协作,实现从规格、伪代码、架构到重构与完成的系统化软件工程。
AI 优化项目追踪系统,利用 YAML 与 Markdown 混合格式,实现高效率的项目编排、阶段管理与自动化任务委派,大幅降低 Token 消耗。
基于 DuckDB 的持久化状态管理与工作流程分析工具,支持任务依赖追踪、历史指标与上下文检查点功能。
基于 Google A2A 协议的多智能体协作框架。实现了基于 CLI 的 AI 工具间的消息传递、任务委派与自动化协调。
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。
一个智能网关,可分析、评分并将用户请求路由至 27 个代理、27 个技能与 14 个 MCP,以优化 Claude Code 的执行效率。
Claude Code 的自主多智能体协调框架,具备记忆驱动工作流程、优先并行执行、基于亚里士多德原则的拆解与多阶段质量把关。
分析财务数据,计算利润率、投资回报率 (ROI) 等关键指标,并自动生成结构化的财务分析报告。
一套用于自主编码代理的确定性编排引擎,负责管理工作流循环、状态持久化及基于检查点的执行。
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。