工程開發自動化
quality-fixer
自動套用 Python 程式碼品質修正,包含自動格式化 (Black, isort)、Linting (Ruff 自動修正) 以及解決格式化工具衝突,確保程式碼品質。
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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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自動套用 Python 程式碼品質修正,包含自動格式化 (Black, isort)、Linting (Ruff 自動修正) 以及解決格式化工具衝突,確保程式碼品質。
基於真實代碼審查的專家級 Rust 開發指南。適用於編寫慣用語代碼、效能調優、錯誤處理,並協助開發者避免 CLI 工具與生產環境中的常見陷阱。
透過系統化的對話與評分機制釐清模糊的需求,確保在開發前產出高品質且可執行的產品需求文件 (PRD)。
用於構建健壯 AI Agent 技能的元技能,採用測試驅動開發 (TDD) 方法:定義失敗 (RED)、實作技能 (GREEN) 並修補合理化漏洞 (REFACTOR)。
建立並設定 Hookify 規則,以監控檔案、Bash 指令或使用者提示中的特定模式。
使用 Token Surgeon 審核並優化您的 AI 提示詞。偵測 10 種常見的冗餘模式,計算效率分數,並減少 Token 用量以提升提示詞效能。
根據 litellm 註冊表審核並同步 assets.py 中的支援 LLM 模型列表。
一個用於測試 Sheikh-CLI 代理框架中多技能加載與協調的工具技能。
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。
掌握 EARS 語法,將模糊的功能構想轉化為精確且可測試的需求規格、驗收標準及邊際情況文檔。
用於管理與編排跨插件與專案 AI 程式碼代理技能的動態元路由工具。
自動化維護 DuploJS 工具庫的 JSDoc 文檔,確保 index.md 結構的一致性並同步代碼範例。