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共找到 130 個技能

工程開發自動化資料分析
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一個 AI 驅動的測試運營平台與 MCP 伺服器,提供自動化測試失敗分析、根因匹配 (RCA) 及 CI/CD 流水線的智能測試編排。

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工程開發資料分析自動化
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codeql

使用 CodeQL 進行深入的程式碼安全性分析,支援跨程序資料流、汙染追蹤及多種語言的自動化漏洞偵測。

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工程開發生產力自動化
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全面的多維度代碼審查技能,針對正確性、安全性、性能、設計和可訪問性提供優先排序的可操作反饋。

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工程開發自動化
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Verification & Quality Assurance

為軟體代理提供的穩健驗證與品質保證系統,具備即時真相評分、自動化程式碼驗證以及即時回滾功能,以確保高品質的輸出與可靠性。

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工程開發自動化資料分析
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為 Python、Node.js 與 Java 應用程式提供基於執行軌跡與 MCP 工具的實證除錯解決方案。

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資料分析工程開發自動化
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data-cleaning-pipeline-generator

為 pandas/polars/PySpark 生成數據清洗管道,處理缺失值、重複項、異常值、類型轉換及數據驗證。

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工程開發
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supabase-extract-anon-key

從客戶端程式碼中提取 Supabase 匿名 API 金鑰,以利於進行 RLS 安全性測試與稽核。

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工程開發
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debugging-strategies

跨語言除錯框架:包含科學除錯法、堆疊追蹤分析、日誌記錄策略,以及 Git bisect 與小黃鴨除錯法等進階技巧。

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工程開發資料分析自動化
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performance-analysis

系統性效能工程:基準測試、效能分析、瓶頸診斷,以及基於實證的應用程式最佳化指導。

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資料分析
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資料分析專員:進行探索性資料分析、統計建模、SQL 查詢與 Python 資料視覺化,透過嚴謹的量化方法將原始數據轉化為可操作的洞察。

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工程開發自動化
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featbit-opentelemetry

FeatBit OpenTelemetry 可觀測性整合專家指南。適用於設定指標、日誌、追蹤以及連接 OTEL 後端(如 Seq、Jaeger、Prometheus),以監控 FeatBit 後端服務效能。

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工程開發自動化
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透過檢查容器、分析 Squid 日誌、檢查 iptables 以及排除網路或網域存取問題,對 AWF (Agentic Workflow Firewall) 進行除錯。

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