error-handling
實作強健的後端錯誤處理機制,包含自訂錯誤類別、中間件、結構化日誌以及復原模式。
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 485 個技能
實作強健的後端錯誤處理機制,包含自訂錯誤類別、中間件、結構化日誌以及復原模式。
一個基於 Nix 的模組化 AI 代理裝備建構框架,提供可參數化的技能、知識管理及自動化工具配置功能。
整合式 AI 閘道,用於構建全端應用程式與任務自動化。透過單一 API 金鑰存取 100 多種 AI 模型,支援內容生成、網頁爬取、應用部署與 Stripe 金額支付。
為建立 OpenCode AI 代理程式提供專家指引與配置標準,包含 YAML frontmatter、工具權限設定及操作模式等。
P9 技術領隊模式:透過任務提示(六要素)管理 P8 代理團隊,無需親自撰寫程式碼。負責專案管理、任務拆解,並協調 3 個以上平行代理執行任務。
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。
執行、調試與管理 DBHub 測試,包含單元測試、使用 Testcontainers 的整合測試及資料庫專屬測試。適用於驗證程式碼變更與排查資料庫連接器問題。
透過 MCP 自動化 Discord 伺服器管理,包括訊息處理、頻道組織與身分組指派等操作。
為 Lea 語言儲存庫提供 Jest 測試模式與最佳實踐,涵蓋解釋器、解析器及非同步 TypeScript 程式碼。
診斷 GitHub Actions CI 失敗,自動獲取日誌、總結錯誤並規劃修復方案。
一套管理 LLM 專案生命週期的框架,涵蓋評估任務模型契合度、架構設計、結構化輸出解析及代理輔助開發流程。
一個 MCP 伺服器,讓 AI 代理能夠編輯、管理並編譯 Arduino IDE 2.0 草稿,支援原始碼操作及透過 arduino-cli 進行自動化建置。