工程開發自動化
sqs
AWS SQS 技能,用於管理訊息佇列、解耦微服務、配置死信佇列、處理可見性逾時及實作 FIFO 排序。
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AWS SQS 技能,用於管理訊息佇列、解耦微服務、配置死信佇列、處理可見性逾時及實作 FIFO 排序。
用於執行網路滲透測試的專業框架,包含自動化資訊收集、漏洞掃描與攻擊利用流程。
管理 AWS Lambda 無伺服器函式:部署程式碼、配置事件觸發器、除錯呼叫、優化冷啟動,並維護層(Layers)。
為 AI 代理提供主動式上下文視窗管理,透過智慧令牌監控、快照建立與選擇性狀態恢復,確保長會話期間的連續性。
管理 GitHub 安全公告 (GHSA) 工作流程:檢查、修補、驗證並發佈 OpenClaw 儲存庫的安全更新,同時確保私有分支的一致性。
Chrome DevTools MCP 伺服器,透過 Puppeteer 實現 AI 驅動的瀏覽器自動化、測試與除錯。支援輸入自動化、視覺截圖、效能追蹤與網路偵測。
TraceMem 基礎心智模型與操作規則,確保 AI 代理執行過程的安全、可稽核性與合規性。
透過 GitHub CLI 進行後端 PR 審查,並在嚴格的唯讀環境下執行安全性與程式碼品質檢測。
透過 CLI 管理 Higress AI Gateway 的自動模型路由。根據請求內容設定觸發規則,實現智慧模型選擇。
Multigres 專案開發工具:自動化執行單元測試、整合測試以及環境協調,適用於 Vitess-for-Postgres。
從沙盒環境遠端控制無頭瀏覽器,進行自動化網頁瀏覽、資料擷取、表單互動及測試工作。
SolidStart 伺服器執行階段專業指南,涵蓋請求事件、中介軟體、伺服器函式與 API 架構設計。