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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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。
為事件溯源系統構建讀取模型與投影,適用於 CQRS、物化視圖及查詢效能優化。
強化版規劃模式。透過結構化需求導入與具體技術方案選擇,協助工程師在動手寫程式前先建立產品思維。
審查 UI 代碼以符合 Web 介面準則。自動檢查可訪問性、設計標準及 UX 最佳實踐。
用於 LLM 後訓練(SFT/DPO/RLHF)的高品質數據集策劃指南,涵蓋數據格式、品質過濾與收集策略。
強制執行 Sentry 風格的規範化提交、分支安全檢查以及結構化問題參考,適用於 AI 編碼代理。
根據 OWASP Top 10 指南分析原始程式碼中的安全漏洞,並提供修復建議。
將偵錯數據、日誌和視覺化輸出發送到 Ray 桌面應用程式,以便進行即時開發回饋。
使用 uv 自動化 Python 腳本編寫與 Gemini 影像生成。適用於創作藝術、編輯影像及執行臨時腳本。
產生 UI 元件、Hero 區塊與回饋表單。整合無障礙檢查清單與專業設計參考,確保開發品質。
引導式統計分析,包含測試選擇、假設檢定、效能分析及 APA 格式報告,適用於學術與實驗研究。
初始化開發會話,包含環境健康檢查、任務狀態同步,以及為 Claude Code 恢復上下文記憶。