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。
瀏覽: 7★ 5
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。
共找到 600 個技能
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。
為 AI 代理提供持久的語義長期記憶。透過語義壓縮,跨對話儲存、查詢並檢索對話記錄、決策與多模態上下文。
為 AI 代理設計的自動化記憶管理中間件,透過「查-回-存」閉環實現跨對話的長期記憶維持與上下文自動管理。
規劃、執行使用者驗收測試 (UAT) 與端對端情境,驗證需求是否符合使用者可見的行為表現。
用於 LLM 後訓練(SFT/DPO/RLHF)的高品質數據集策劃指南,涵蓋數據格式、品質過濾與收集策略。
透過模型上下文協定 (MCP) 在即時與模擬外部依賴項之間無縫切換,支援自動化開發環境。
跨平台內容重製工具。將單一內容改寫為小紅書、知乎、微信公眾號及抖音腳本,精確適配各平台原生的語氣、排版與內容限制。
根據關鍵字、主題或情境生成高品質的日語諧音梗(dajare)。內建押韻分析與情境幽默生成功能。
將瀏覽器原生 Proofreader API 整合至網頁應用,提供 AI 驅動的文本校正、語法檢查與語言支援,並包含受控的模型生命週期管理。
自主研究專員,專注於獲取驗證資訊、評估來源並進行結構化綜述。
透過自動化測試執行器、人工 LLM 判斷與結構化報告,評估 Deca 代理提示詞與行為一致性。
提取並記錄真實的寫作語氣。為 AI 訓練、代筆寫作及品牌一致性建立詳盡的語氣指南。