工程開發生產力研究
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情境工程基礎指南:為 AI 代理優化 Token 預算、注意力機制及系統架構。
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情境工程基礎指南:為 AI 代理優化 Token 預算、注意力機制及系統架構。
從支援 RTSP 和 ONVIF 的安全攝影機擷取快照、錄製短片並監控移動事件。
建立與管理生產級 Grafana 儀表板,用於系統可觀測性、即時指標視覺化與監控。
為微服務實作消費者驅動的契約測試(使用 Pact、架構驗證與 API 版本控制),以防止中斷性變更並確保分散式團隊間的協作效率。
在軟體功能開發過程中,驗證跨工件(規格、計畫、任務)一致性並偵測破壞性變更(API、資料庫、UI)。
解析 Culture Index (CI) 調查與行為特質數據。運用數據驅動的行為分析,協助團隊組成評估、職災預防及人才招聘配置。
從 DeepEar Lite 平台獲取即時金融訊號、傳導鏈推理及市場信心指標,協助 AI 代理進行深度市場分析。
載入並預處理保險保單週度 CSV 資料,支援自動化週期檢測、多週載入、資料驗證與清理。
使用嚴重性與可能性框架評估並分類法律風險。適用於合約審查、交易風險評估及問題嚴重性分級,以判斷是否需資深法律顧問或外部法律審查。
解析並處理來自靜態分析工具的 SARIF 檔案。支援掃描結果的彙整、去重、篩選以及 CI/CD 整合。
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。
建立並設定 Hookify 規則,以監控檔案、Bash 指令或使用者提示中的特定模式。