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共找到 485 個技能

工程開發生產力
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掌握設計系統架構:實作設計標記 (design tokens)、多品牌主題、組件庫以及自動化設計轉程式碼流程,建立可擴展的 UI 基礎。

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工程開發自動化
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自動將您的 SpecStory AI 編碼對話歷史紀錄整理為 YYYY/MM 目錄結構,以改善檔案管理與封存流程。

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工程開發資料分析
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為事件溯源系統構建讀取模型與投影,適用於 CQRS、物化視圖及查詢效能優化。

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工程開發生產力
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掌握先進的提示工程技術,以最大化生產環境中大型語言模型(LLM)的性能、可靠性和可控性。

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工程開發研究自動化
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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。

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工程開發自動化
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使用 Cloudflare Agents SDK 在 Workers 上構建有狀態的 AI 代理。支援實時 WebSocket、持久化狀態管理、定時背景任務與工具整合,專為生產環境設計。

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研究資料分析自動化
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web-search

自主研究專員,專注於獲取驗證資訊、評估來源並進行結構化綜述。

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工程開發
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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。

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生產力工程開發
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epic

創建和管理 Epic,將大規模功能開發、主題和相關問題組織到結構化的專案層次結構中。

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生產力工程開發內容創作資料分析
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fabric

Fabric CLI 智慧模式選擇工具,從 242+ 種專業提示中自動選取最合適的模式,支援威脅建模、資料分析、摘要與內容創作。

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工程開發自動化
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terraform-module-library

建立可重複使用的生產級 Terraform 模組,支援 AWS、Azure、GCP 與 OCI。包含標準化基礎架構代碼 (IaC) 模式、自動化測試與嚴格的輸入驗證。

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工程開發自動化
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一套包含超過 305 個模組化指令包、Python CLI 工具與代理工作流的綜合庫,專為擴展 Claude Code、Cursor、Aider 與 Gemini CLI 等 AI 程式輔助工具的能力而設計。

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