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共找到 394 個技能

生產力研究
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建立層次分明的用戶故事地圖,視覺化用戶旅程,規劃 MVP 版本發布,並協調產品、設計與工程團隊的工作優先順序。

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工程開發自動化
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為 AI 輔助開發工作流程提供自動化安全性驗證、RLS 強制執行、OWASP 合規性檢查與弱點掃描。

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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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工程開發
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Spring Boot 服務的身份驗證/授權、校驗、CSRF、機密管理、響應頭、速率限制及依賴安全的 Spring Security 最佳實踐。

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工程開發自動化
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在 RBAC 模組化權限系統內架構功能。指導工作區設計、權限映射、CASL 整合與角色層級,確保軟體多租戶架構的安全與規範。

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工程開發生產力自動化
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為代碼庫生成層級化的 AI 優化文檔結構 (AGENTS.md, agent.d),幫助 AI 編碼助手與開發者更高效地存取項目上下文、設置與導航。

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工程開發自動化
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TraceMem 基礎心智模型與操作規則,確保 AI 代理執行過程的安全、可稽核性與合規性。

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資料分析工程開發生產力
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根據自然語言描述生成優化後的 SQL 查詢。支援 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 與 Snowflake 等多種資料庫方言。分析資料庫架構、解讀業務需求,並輸出包含詳細說明的可執行查詢。

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研究資料分析工程開發
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從研究文件、技術論文和架構設計檔案中,系統性地萃取關鍵見解、決策紀錄與技術限制。

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工程開發自動化
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spec

為平台變更建立結構化規格,包含 GitHub Issue、SDD 範本,並針對基礎設施與安全性變更進行自動化類型推論。

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生產力工程開發自動化
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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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生產力自動化
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一套標準化工作流程,用於將原始 PM 筆記、工作坊內容或初稿轉化為經過驗證且符合儲存庫規範的 AI 技能。

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