工程開發自動化
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進階探索式測試,包含 SBTM、RST 啟發式方法與測試導覽。適用於錯誤調查、發現未知品質風險及結構化手動測試。
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進階探索式測試,包含 SBTM、RST 啟發式方法與測試導覽。適用於錯誤調查、發現未知品質風險及結構化手動測試。
透過整合幣安市場數據、技術分析指標與加密貨幣市場情緒,為用戶提供數據驅動的加密貨幣交易策略與分析建議。
端到端自動化研究代理:從想法生成、文獻綜述到實驗執行、對抗式審查循環與論文撰寫。
整合 CI/CD 管線全流程的品質工程,涵蓋從提交階段的單元測試、左移測試策略,到生產環境的合成監控與合規性品質閘門。
透過反向工程優質 GitHub 專案與開源方法論,建立高效能 AI 技能。
監控 Claude Code、Codex 和基於 MCP 的開發環境的 Runwall 安全狀態、已啟用的防護措施及近期稽核記錄。
將 Confluence PRD 轉換為結構化的本地 Markdown 文件,以供 spec-kit specify 工作流使用,實現從產品經理到開發人員的無縫交付。
透過 Context7 API 獲取 React、FastAPI、Next.js 等框架的即時技術文件、程式碼範例與開發指導。
透過結構化的自我評估檢查點,確保 AI 在任務執行前、中、後的方案驗證與風險控管,提升程式開發品質。
為新產品生成整合「產品策略(9項)」與「商業模式」的 Startup Canvas。這是一個旨在將願景與執行分離,確保產品成功的戰略框架。
MoAI-ADK 基礎架構原則,包含 TRUST 5、SPEC-First TDD、委派模式以及節省 Token 的代理人協作工作流程。
使用 CodeQL 進行深入的程式碼安全性分析,支援跨程序資料流、汙染追蹤及多種語言的自動化漏洞偵測。