工程開發自動化
mcp-development
提供模型上下文協議 (MCP) 伺服器開發指南,涵蓋工具設計、資源處理及 AI/ML 整合模式。
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探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
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一個專為模擬提示詞注入攻擊並驗證 AI 代理技能安全掃描器而設計的測試工具。
將 Markdown 文章發佈至 X (Twitter) Articles,並自動處理格式轉換與不支援元素的圖片化。
應用六頂思考帽方法論於軟體測試,進行結構化與全面的品質分析、測試策略設計以及團隊討論。
分析 C++ 程式碼中的即時安全性違規,包括音訊執行緒中的堆積記憶體分配、鎖定、阻塞呼叫及非確定性操作。
透過 Context Engineering 原則,為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs),實現軟體開發一次成功。
一個自主 AI 代理迴圈,可重複執行 Claude Code,根據結構化產品需求文件 (PRD) 自動完成功能開發。
為 LangChain 應用程式提供統一介面,整合並管理 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 與 Bedrock 等 LLM 聊天模型服務。
統一的 AI 閘道,支援超過 100 種大語言模型,提供相容 OpenAI 的 API、模型備援、負載平衡及企業級管理工具。
為編碼代理執行嚴格的「先驗證後聲明」協議,要求在聲明工作完成、成功或修復錯誤前,必須先執行指令並確認輸出證據。
使用 blocks CLI、AI SDK v6 與 npm 註冊表模式建立及發佈 TPMJS 工具的開發指南。
專門的 Git 輔助工具,用於執行安全的互動式變基 (rebase)、管理提交記錄,並透過自動化備份解決合併衝突。