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共找到 544 個技能

工程開發研究
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透過 DeepWiki 和 MCP 搜尋並檢索超過 300 個熱門 GitHub 儲存庫的 AI 生成文件、架構指南與 API 參考資料。

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工程開發自動化
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將您的程式碼、提示詞與 API 呼叫從 Claude Sonnet 4.0/4.5 或 Opus 4.1 遷移至 Opus 4.5,並自動調整相關設定。

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工程開發生產力自動化
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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。

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工程開發
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開發與維護 PWAFire 工具庫:編寫 PWA API 模組、處理功能檢測、管理測試,並遵循嚴格的同步/非同步模式與錯誤處理規範貢獻程式碼。

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工程開發生產力
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Superpowers 開發方法論的基礎技能。確保代理程式在開始任何任務或對話前,能正確識別並調用必要的開發技能。

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自動化生產力工程開發
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refly

Refly 生態系統基礎技能。用於建立、探索及執行特定領域技能,透過符號連結路由使用者意圖至工作流程,並透過 Refly CLI 自動化執行多步驟任務。

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工程開發自動化資料分析
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為 AI 生成程式碼提供安全、隔離的雲端沙盒環境,支援多語言執行、檔案系統管理,並可透過 E2B MCP 閘道進行工具整合。

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工程開發生產力自動化
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為代碼庫生成層級化的 AI 優化文檔結構 (AGENTS.md, agent.d),幫助 AI 編碼助手與開發者更高效地存取項目上下文、設置與導航。

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工程開發資料分析自動化
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實作 Google Gemini API 影像分析功能,包含圖片標註、物件偵測、圖像分割、視覺問答及多圖比較分析。

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生產力自動化
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為 Peon Trainer 記錄伏地挺身、深蹲等健身次數。透過 AI 代理直接記錄運動進度,觸發音效提示,讓您在編碼時保持動力。

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工程開發生產力自動化
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透過智慧符號索引、領域分塊與架構層過濾,實現代碼庫的高效率導航。在探索或開發複雜系統時,可減少 60-95% 的 Token 使用量。

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工程開發自動化
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AI 代理會話的正式評估框架,實施評估驅動開發 (EDD) 原則以確保代理可靠性。

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