工程開發自動化
flaky-detect
透過分析持續整合 (CI) 歷史、執行模式與程式碼結構,識別、分類並排除不穩定的測試 (flaky tests),以提升測試套件的可靠性。
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透過分析持續整合 (CI) 歷史、執行模式與程式碼結構,識別、分類並排除不穩定的測試 (flaky tests),以提升測試套件的可靠性。
透過整合幣安市場數據、技術分析指標與加密貨幣市場情緒,為用戶提供數據驅動的加密貨幣交易策略與分析建議。
搜尋、分析並稽核 GeminiClaw 工作階段紀錄與記憶。用於調查過往對話、追蹤 Token 使用量、除錯工具呼叫及監控代理程式效能。
驗證 n8n 表達式語法,執行上下文感知測試,檢測常見陷阱,並優化工作流程中的數據轉換。
監控並管理保證金生活策略,追蹤餘額、利息成本與覆蓋率。根據投資組合與保證金的安全閾值提供自動化擴展建議與安全警報。
Upstash Vector DB 設定、語意搜尋、命名空間與向量嵌入模型。專為在 Next.js 16 與 Vercel 專案中建構高效向量搜尋功能而設計。
分析 GitHub 儲存庫的結構、文檔、依賴關係及貢獻者模式,以進行代碼庫健康檢查與開發洞察。
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。
開發週期 Gate 2 技能,用於驗證可觀測性實作,包含結構化日誌、OpenTelemetry 追蹤及儀表覆蓋率,且不修改程式碼。
Python 統計視覺化程式庫。透過 Pandas 整合與自動統計估計,輕鬆製作盒鬚圖、熱圖與小提琴圖等出版級品質的統計圖表。
將行為科學、心智模型和心理學原理應用於行銷策略、文案撰寫與決策分析。
管理長時間運行的 PapersFlow DeepScan 研究流程,提供異步監控、即時進度追蹤與自動化報告生成功能。