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共找到 519 個技能

生產力工程開發資料分析研究
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結構化推理工具,用於複雜問題分解、分步分析、一致性驗證以及帶有置信度評分的證據合成。

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工程開發自動化資料分析
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一個 AI 驅動的測試運營平台與 MCP 伺服器,提供自動化測試失敗分析、根因匹配 (RCA) 及 CI/CD 流水線的智能測試編排。

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工程開發自動化
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一套專為軟體工程師設計的程式碼品質套件,實踐 SOLID 原則、設計模式、重構技術與技術債管理,確保程式碼清潔、易於維護且符合生產環境標準。

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生產力工程開發資料分析
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為新創公司打造的 AI 原生產品管理工具。具備自動化競品研究、基於 WINNING 模型的缺口分析、PRD 文件生成,並整合 GitHub Issues 進行信號驅動的優先級規劃。

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內容創作生產力
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專業文案編輯與寫作專家,能識別文本中的語法、邏輯與流暢度錯誤,並提供具體可行的修改建議。

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工程開發自動化
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基於證據的程式碼審查,運用福爾摩斯式演繹推理來驗證開發聲明、調查錯誤並進行根本原因分析。

瀏覽: 15329#investigation#evidence-based#code-review#root-cause
工程開發自動化
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為 macOS 應用程式產生最小化 Seatbelt 沙盒設定,用於隔離進程與安全性分析。

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工程開發生產力自動化
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plan

用於規劃與實作功能、技能、指令碼或架構變更的結構化六階段工作流程,包含自動化工具探索與安全驗證。

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工程開發生產力自動化
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dynamic

專為 bkend.ai BaaS 設計的全端開發代理。自動化專案初始化、身份驗證、資料庫設定及 Next.js 應用程式 API 整合。

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工程開發內容創作自動化
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wiki-llms-txt

自動產生 llms.txt 與 llms-full.txt 檔案,為專案文件提供人工智慧友善的閱讀格式與專案上下文。

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工程開發生產力自動化
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backend-development

構建、優化與維護現代化後端系統,涵蓋 Node.js、Python、Go 與 Rust。支援 API 設計、資料庫管理、安全性防護及 DevOps 實務流程。

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工程開發自動化
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flaky-detect

透過分析持續整合 (CI) 歷史、執行模式與程式碼結構,識別、分類並排除不穩定的測試 (flaky tests),以提升測試套件的可靠性。

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