工程開發生產力自動化
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透過 Context Engineering 原則,為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs),實現軟體開發一次成功。
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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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透過 Context Engineering 原則,為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs),實現軟體開發一次成功。
一個自動化 CLI 工具,用於發現並連結透過 npm 套件發布的 AI 代理技能,簡化 coding agents 的技能整合。
為 AI 編碼代理搜尋、安裝、更新與管理技能。提供全生態系統技能探索與本地組織的集中化介面。
分析 RFP 與需求文件,識別利害關係人、拆解功能模組、提取系統限制,並生成關鍵釐清問題,為後續用戶故事撰寫做準備。
為 Mini-Agent 框架開發與整合自訂 AI 代理技能的靈活模板。
使用 LSP 協定進行語意化 Go 程式碼導航與分析的工具,提供精確且高效的專案洞察。
一個基於 Git 的 AI 代理技能記憶庫。透過 CLI 下載、版本控制、編輯與共享自定義的代理技能與程序性知識。
從文檔(PDF、MD、TEX、TXT)中提取數學定義、定理、證明等內容,並進行AI驅動的清洗與格式轉換。
自動化 API 文件引擎,可根據程式碼變更自動生成並更新 OpenAPI 規格與 Markdown 文件。
全面的 Polymarket 代理技能,涵蓋預測市場數據、交易 API 整合與即時 WebSocket 監控。
用於 AI 軟體開發的自主迭代循環。執行任務、驗證程式碼並管理狀態直至完成。適合執行複雜的 PRP 計畫。
透過 GitHub CLI 進行後端 PR 審查,並在嚴格的唯讀環境下執行安全性與程式碼品質檢測。