工程開發自動化
github-code-review
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。
瀏覽: 5★ 33,911
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 166 個技能
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。
驗證客戶回饋分析工具的 Excel 匯出檔,確保 7 個檢視頁面、36 個欄位及專業格式正確無誤。保證客戶交付產物的零錯誤標準。
執行高品質測試實踐,識別並防止常見反模式,如測試 Mock 行為、生產程式碼中的測試專用方法以及對相依性理解不足的 Mock 方式。
專注於資料工程的 AI 代理,負責設計 ETL/ELT 管線、定義資料結構、管理資料品質以及實作可靠的資料匯入流程。
確保技術專案符合標準化的全域文件規範,維護儲存庫與代理工作流程的一致性。
適用於 MCP 的辯證推理與對抗式編碼代理,透過強制 LLM 解決內部矛盾,產出更高品質的推理與程式碼。
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。
分析 Claude Code 會話歷史,以識別效率低下的模式、優化 Token 使用量並建議工作流程改進。
結構化平行腦力激盪代理,專注於概念發想與擴展。透過多代理視角將模糊想法轉化為實用願景。僅限發想,不用於任務規劃。
自動化 GitHub 問題分類,透過分析程式碼庫驗證技術主張,並針對無效問題提供專家級的回應以進行關閉。
為 AI 代理設計的結構化任務規劃框架,將複雜功能、重構與錯誤修復分解為可操作、可驗證的步驟。
小紅書(XHS)內容創作教練。運用爆款敘事模板與 CES 演算法邏輯,協助您撰寫標題、正文、標籤及互動引導,提升筆記流量與轉化率。