工程開發生產力
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編寫符合 INVEST 原則的使用者故事與 Given-When-Then 驗收標準,協助開發團隊精準定義需求。
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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。
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編寫符合 INVEST 原則的使用者故事與 Given-When-Then 驗收標準,協助開發團隊精準定義需求。
為 LLM 設定的程式開發行為準則,旨在減少錯誤、落實最佳實踐,並透過強調簡潔性、精確修改與目標導向驗證來提升代碼品質。
將複雜資訊轉換為結構化的學習筆記、總結與練習題,協助高效學習與知識記憶。
專門用於設計代理工具的專業框架,優化工具描述、執行基於合約的 API,並實施架構精簡以提高 AI 代理工具選擇的準確性。
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。
編寫有效模糊測試 (fuzzing) 腳本的技術。適用於建立新的模糊測試目標或優化現有的腳本程式碼。
運用系統化設計原則、AI 評估與自動化靈感分析,打造美觀的用戶介面。
透過 Context Engineering 原則,為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs),實現軟體開發一次成功。
高階測試報告與品質儀表板,提供 QE 指標、程式碼覆蓋率與部署就緒度分析,透過預測性洞察協助團隊進行數據導向的品質決策。
自動化生成 Positron 錯誤修復與功能驗證指南,透過分析 GitHub issues 與 PR 來簡化測試流程。
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。
全面的 AI 文本檢測框架。透過詞彙分析、結構模式、模型指紋與技術後設資料比對,精準辨識 AI 生成內容與寫作痕跡。