工程開發自動化
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部署專業 AI 代理集群進行全面的 GitHub Pull Request 審查,涵蓋安全性、效能、架構及程式碼風格分析。
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根據 OWASP Top 10 指南分析原始程式碼中的安全漏洞,並提供修復建議。
生產環境測試策略,包含功能旗標、金絲雀部署、合成監控與混沌工程,確保線上系統的持續可靠性。
Python 編碼助手,提供最佳實踐、PEP 8 風格檢查、使用 pytest 自動化測試以及 uv 依賴管理。
建立可重複使用的生產級 Terraform 模組,支援 AWS、Azure、GCP 與 OCI。包含標準化基礎架構代碼 (IaC) 模式、自動化測試與嚴格的輸入驗證。
一套發布前檢查清單系統,用於在標記版本前驗證建置路徑、測試和 CI 狀態,防止部署失敗和重複標記。
代碼庫自動化優化循環。根據特定目標與機械指標,自動修改、測量並迭代代碼以提升效能。
透過 MCP 協議控制 Claude Code 以進行自動化開發。支援持久化對話、代理團隊協作、精確執行規劃以及針對複雜編碼任務的進階工具管理。
分析 AppWorld 任務失敗原因,提取具體的 API 模式並生成帶有實作程式碼範例的可執行劇本要點。
使用 Tavily API 進行進階網路搜尋、內容提取與網站爬取,為 AI 代理研究與數據收集進行優化。
為軟體開發任務創建詳細的、基於 TDD 的逐步實作計畫。
一套為 Python 專案設計的結構化開發流程,結合測試驅動開發 (TDD)、uv 套件管理器與自動化測試工作流程。