flowgram.ai
FlowGram.ai 自定義節點開發指南,支援簡單節點自動表單與複雜節點自定義 UI 開發。
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
FlowGram.ai 自定義節點開發指南,支援簡單節點自動表單與複雜節點自定義 UI 開發。
部署專業 AI 代理集群進行全面的 GitHub Pull Request 審查,涵蓋安全性、效能、架構及程式碼風格分析。
透過 CLI 與 MCP 使用 z.AI,提供影像分析、網頁搜尋、文件閱讀與 GitHub 程式碼探索功能。
一套全面的安全審計與強化助手,專注於身份驗證、輸入驗證、密鑰管理及 SQL 注入防護,確保程式碼遵循安全最佳實踐。
Claude Code 專案啟動工具,包含安全防護、Git 工作流程自動化、專案審計以及結構化多階段規劃。
透過互動式或自動化命令列介面,輕鬆將 MCP (Model Context Protocol) 伺服器配置並加入至 Cursor、Claude、VS Code 等 AI 程式開發工具中。
使用 BigCode Evaluation Harness 評估代碼生成模型。包含 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基準測試,並提供多語言編碼模型的 pass@k 指標評估。
Definition of Done (DoD) 確認工作流程,於實作完成時自動觸發,確保交付品質、記錄證據並統一報告格式。
LangGraph 專家技能,專為構建具狀態、多角色 AI 代理工作流而設計,包含持久化、條件分支與 ReAct 模式。
透過引導式訪談提取隱性工程知識,並生成結構化的指導規範 (steerings),以建立一致的專案標準與約定。
用於編排長期代理任務、證據導向交付以及遵循 Simon Willison 迭代循環的自動化 QA 門控的框架。
透過分析持續整合 (CI) 歷史、執行模式與程式碼結構,識別、分類並排除不穩定的測試 (flaky tests),以提升測試套件的可靠性。