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共找到 158 個技能

工程開發生產力研究
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requirements-elicitation

需求分析與文件編寫技能。透過深入挖掘根本需求、分析利害關係人、解決衝突,並產出具備測試標準的規格說明,協助軟體開發專案精準落地。

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工程開發自動化研究
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ride

分析代碼庫並使用企業級託管腳手架生成基於證據的 Loa 工件,實現結構化的現實映射。

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工程開發研究
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react-expert

使用權威原始碼、測試和儲存庫歷史記錄來研究 React API、模式和概念。

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工程開發自動化
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code-review-expert

專業程式碼審查代理,針對 git 變更進行系統性審計,檢測 SOLID 原則違規、安全性漏洞、效能回歸及架構異味。

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工程開發自動化
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read-only-gh-pr-review

透過 GitHub CLI 進行後端 PR 審查,並在嚴格的唯讀環境下執行安全性與程式碼品質檢測。

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工程開發
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進行徹底的依賴項審計,識別冗餘代碼、未使用的功能和不當的使用模式。透過充分利用現有依賴項而非重新發明輪子,確保專案的模組化與代碼整潔。

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工程開發資料分析自動化
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分析與除錯 fast-agent 會話記錄、工具執行日誌與對話時序,以解決效能瓶頸、工具迴圈以及非預期的會話終止問題。

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工程開發自動化生產力
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CCOS MCP Tools

CCOS 伺服器所公開的 MCP 工具參考,支援自主代理工作流程中的能力探索、對話管理與受控的 RTFS 執行。

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工程開發生產力
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ui-ux-reviewer

根據四大權威標準(NNg 10 啟發式評估、UX 法則、Apple HIG、WCAG)分析 UI/UX 品質,為移動端及網頁組件提供基於證據的設計與無障礙優化建議。

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生產力工程開發自動化
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requirements-clarity

透過系統化的對話與評分機制釐清模糊的需求,確保在開發前產出高品質且可執行的產品需求文件 (PRD)。

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工程開發資料分析研究
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openrouter-trending-models

獲取並分析 OpenRouter 熱門程式設計模型。適用於選擇審查模型、優化 AI 成本,並透過即時定價與上下文視窗數據掌握 AI 編碼趨勢。

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工程開發生產力自動化
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將功能需求、錯誤報告與改進建議轉化為結構化且可執行的 Markdown 專案計畫,並結合程式碼庫研究與產業最佳實踐。

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