研究自動化工程開發
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基於 Exa MCP 的免費 AI 網路搜尋。支援深度研究、公司與人物調查及程式碼上下文分析,無需 API 金鑰。
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使用 agents:// URI 統一管理多種 AI 代理的對話,支援查詢、讀取、分析及撰寫指令,適用於各類 AI 編碼代理。
Java 開發技能,運用 SOLID 原則、實用抽象化與自我說明程式碼實踐,撰寫乾淨且易於維護的應用程式。
分析專案程式碼庫以生成架構文件、編碼標準與開發實踐,優化 AI 入門體驗。
根據結構化規範架構企業 AI 代理,生成生產就緒程式碼、資料流圖以及適用於 ServiceNow、Salesforce 和 Snowflake 的平台特定邏輯。
強制執行嚴格的實證調試工作流程,利用結構化觀察、假設檢驗和因果驗證,消除技術調查中的推測。
自動化 Vercel 生產環境部署代理,透過 MCP 獲取建置日誌、診斷錯誤、修復問題並自動重試,直到部署成功。
整合 CI/CD 管線全流程的品質工程,涵蓋從提交階段的單元測試、左移測試策略,到生產環境的合成監控與合規性品質閘門。
全面的 SAP 系統 ABAP 開發支援,涵蓋傳統 ABAP、ABAP Cloud、CDS 視圖、RAP、EML 以及現代語法模式。
使用 agentic-flow 編排多代理群體,支援平行任務執行、動態拓撲與智慧協調。適用於構建分散式 AI 系統與擴展複雜的開發工作流程。
為所有軟體開發任務提供強制性的執行驗證。在確認結果前,透過實際運行來確保代碼功能正確。
設計與記錄 REST 或 GraphQL API,包含端點定義、分頁、篩選、版本控制及 OpenAPI/Swagger 規格建立。