生產力工程開發自動化
mcp-guide
用於選擇 MCP 工具與直接 API 技能的決策框架,旨在優化 AI 代理的效能、成本與執行效率。
瀏覽: 13★ 2
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 137 個技能
用於選擇 MCP 工具與直接 API 技能的決策框架,旨在優化 AI 代理的效能、成本與執行效率。
Flutter 效能優化指南與最佳實踐文件,涵蓋構建成本、渲染、清單效能、動畫及反面模式(Anti-patterns)之優化建議。
C 程式語言專家,專注於記憶體管理、系統程式設計、底層優化與除錯最佳實踐。
系統化的專案技術棧檢測、框架特定技能自動載入,以及針對 React + Go 等全端專案的多技術棧分析。
教師專用學生分析工具:透過 OCR 辨識試卷、總結學習成效,並自動更新學生檔案,提供精準的物理學科輔導策略。
PAI 多代理活動的即時監控儀表板,提供 WebSocket 串流、工作階段追蹤以及代理工作流程除錯功能。
分析財務數據,計算利潤率、投資回報率 (ROI) 等關鍵指標,並自動生成結構化的財務分析報告。
為 AI 代理構建系統化的評估框架,利用多維評分標準、LLM-as-a-judge 與回歸測試,量測代理效能、品質及上下文工程的有效性。
自動化模式偵測與技能推薦引擎,透過監控專案記憶、日誌及任務列表,自動進化 AI 代理的能力。
偵測加密代碼中的時序側通道漏洞,防止機密數據洩漏。適用於審計高敏感度的加密實現。
透過 Redis 快取、叢集運算、效能剖析與監控技術,優化 Node.js 應用程式效能,打造高效且可擴展的後端服務。
分析與除錯 fast-agent 會話記錄、工具執行日誌與對話時序,以解決效能瓶頸、工具迴圈以及非預期的會話終止問題。