生產力工程開發自動化
context-driven-development
透過管理 conductor/ 目錄中的專案環境工件(產品、技術棧、工作流程、追蹤)來標準化開發環境。支援專案鷹架建立、工件同步以及針對全新與既有專案的 AI 對齊。
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透過管理 conductor/ 目錄中的專案環境工件(產品、技術棧、工作流程、追蹤)來標準化開發環境。支援專案鷹架建立、工件同步以及針對全新與既有專案的 AI 對齊。
TanStack Query、Router 與 Start 的整合模式與最佳實踐。確保全端資料流的類型安全、高效的 SSR 與統一的快取機制。
透過協調多個專業 AI 代理來執行複雜工作流,實現多角度代碼分析、功能開發與系統級審查的自動化編排。
為 Mini-Agent 框架開發與整合自訂 AI 代理技能的靈活模板。
安全地執行、測試並驗證文件中的命令,支援真實輸出擷取、效能追蹤與 Git 安全協定。
運用 PACT(主動、自主、協作、目標導向)原則的整體測試模型,為現代軟體系統構建品質文化與測試策略。
使用 AI 驅動的分析技術,將現有專案遷移至 AgenticDev 結構。自動分類文件、生成豐富的 YAML 元數據,並透過 git mv 完整保留檔案變更歷程。
更新 context-mode 至最新版本,重建資源,重新安裝全域 NPM 依賴項,並刷新 Hook 配置。
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。
透過將使用者資料注入預定義的專案模板,自動生成結構化的設定檔與格式化輸出內容。
從您的代碼庫和技術規範中生成全面的 API 參考、用戶手冊和系統架構文檔。
透過本地 ComfyUI 實例生成高品質圖像。適合需要隱私保護、專業 AI 圖像合成與自訂工作流的開發者。