工程開發自動化
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一個測試技能,旨在透過執行基礎任務並確認完成情況,來驗證 Skillet CLI 的功能。
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探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
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一個測試技能,旨在透過執行基礎任務並確認完成情況,來驗證 Skillet CLI 的功能。
自動化多團隊程式碼庫改進代理,具備狹義(目標導向)、廣義(假設發散)及全面(品質掃描)三種模式。
自動化質量保證循環工作流程,執行測試、驗證、修復循環,直到達到您的質量目標。
基於 GitHub CLI (gh) 的安全 Git 操作,支援提交、推送及 Pull Request 管理。
Morph WarpGrep 與 Fast Apply 工具,提供極速代理代碼搜尋、深入邏輯分析以及高效率的 AI 代碼編輯功能。
使用 MCP 工具獲取最新的技術資訊,針對函式庫、API、SDK 及技術生態系統提供經過驗證的指導。
透過 QVeris API 搜尋並執行動態工具,支援即時數據檢索、股票市場分析及各類網路任務。
實作 shadcn/ui 元件:包含安裝、Vite/TanStack Router 設定、CLI 指令管理及 Tailwind CSS 整合。
Next.js 13+ App Router 開發專家,支援 Server Components、巢狀佈局、Suspense 串流傳輸以及進階數據獲取模式的應用開發。
將 Markdown 文章發佈至 X (Twitter) Articles,並自動處理格式轉換與不支援元素的圖片化。
分析程式碼庫以產生層次分明的說明文件、入職指南與架構對應,協助團隊高效理解並記錄專案。
使用 pygount 分析程式碼庫統計資料:程式碼行數 (LOC)、語言分佈及程式碼與註解比例。