工程開發自動化
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一個用於在專案環境中建立、測試和管理自主 AI 子代理的框架,並採用測試驅動開發 (TDD) 原則。
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一個用於在專案環境中建立、測試和管理自主 AI 子代理的框架,並採用測試驅動開發 (TDD) 原則。
管理 Vibesafe 單元,透過加密雜湊檢查點,對 AI 生成的程式碼進行掃描、編譯、測試與驗證,確保生產環境的穩定性。
實作強健的後端錯誤處理機制,包含自訂錯誤類別、中間件、結構化日誌以及復原模式。
透過基於協議的行為治理,協調 Claude Code 並行工作集群,以執行複雜功能開發、多步驟重構及長時間運行的自動化編程任務。
一個專案專屬的架構模板,包含 Next.js 15、FastAPI 與 Supabase 的最佳實踐,以及 Claude AI 的結構化輸出整合模式。
為事件溯源系統設計並實作強大且可擴展的事件儲存,涵蓋架構模式、技術選擇及持久化策略。
實施專業級測試自動化策略,管理測試金字塔,檢測反模式,並整合 CI/CD 以實現具彈性、快速且高品質的軟體測試。
一個 MCP 伺服器,讓 AI 代理能夠編輯、管理並編譯 Arduino IDE 2.0 草稿,支援原始碼操作及透過 arduino-cli 進行自動化建置。
建立生產級 Go API 服務,包含可觀測性、本地開發環境與整潔架構的樣板程式碼。
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。
多模型代碼審查工作流,通過共識機制進行代碼質量與安全分析。
自動化將 Netflix Conductor 工作流遷移至 Temporal Python,包含伺服器編排、Worker 管理與工作流疑難排解。