工程開發自動化
eval
透過自動化測試執行器、人工 LLM 判斷與結構化報告,評估 Deca 代理提示詞與行為一致性。
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透過自動化測試執行器、人工 LLM 判斷與結構化報告,評估 Deca 代理提示詞與行為一致性。
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。
為自主代理提供資金錢包、身份驗證及付費 API 工具,支援搜尋、AI 媒體生成、訊息傳遞及遠端通訊功能。
為核心研究集中的論文產生結構化、機器可讀的筆記,以實現可靠的文獻綜述與證據導向的寫作。
分析專案程式碼庫以生成架構文件、編碼標準與開發實踐,優化 AI 入門體驗。
將軟體開發想法捕捉並形式化為 Hashbrown 存儲庫中的結構化設計文檔,包含研究資料與概念草圖。
根據 PRD 或 README 生成推廣內容包,包含 LinkedIn 貼文、Reddit 草稿及 Twitter 推文串。
深度閱讀與分析框架,運用 SCQA、第一性原理、系統思考等 10 種以上思維模型,協助您拆解複雜文章與學術報告。
使用 MCP 工具獲取最新的技術資訊,針對函式庫、API、SDK 及技術生態系統提供經過驗證的指導。
使用 STRIDE 威脅建模、OWASP Top 10 及安全編碼實踐,對程式碼、架構與基礎設施進行系統性安全評估。
將原始想法轉化為結構化的會議演講講稿,並利用敘事框架進行規劃。提供幻燈片內容規劃、演講者備忘錄與時間安排,格式與簡報工具無關。
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。