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為 Python、Node.js 與 Java 應用程式提供基於執行軌跡與 MCP 工具的實證除錯解決方案。
為 Claude Code 設計的巢狀插件架構,透過動態載入 Playbooks、Skills 與 Agents,有效節省超過 90% 的上下文標記空間。
將 Markdown 格式的產品需求文件 (PRD) 轉換為 Ralph 自主 AI 代理系統所需的 prd.json 結構,以實現可重複且具備上下文意識的軟體開發。
Ant Design X SDK 中 XRequest 工具的配置與使用指南,簡化 AI 流式介面的網路整合與開發流程。
一個 AI 驅動的技能,可針對複雜的程式設計任務,自動從 RAG 知識庫中檢索相關的專案上下文。
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Java 開發技能,運用 SOLID 原則、實用抽象化與自我說明程式碼實踐,撰寫乾淨且易於維護的應用程式。
進階視覺回歸測試工具,具備像素級與AI輔助差異分析、跨瀏覽器驗證及響應式設計檢查,有效防止CI/CD流程中的UI回歸問題。