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為 familiar-ai 快速建構並註冊新的感測器、執行器或服務工具,自動生成程式碼檔案並整合至 agent.py 與 config.py。
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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開發與維護 PWAFire 工具庫:編寫 PWA API 模組、處理功能檢測、管理測試,並遵循嚴格的同步/非同步模式與錯誤處理規範貢獻程式碼。
透過 Python 產生專業的 Excalidraw 圖表、流程圖與技術架構視覺化。
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。
開發人員的事前實作信心評估工具。透過重複代碼檢查、架構合規性、官方文件驗證與根本原因分析,確保達到 90% 以上的準備度。
自動化質量保證循環工作流程,執行測試、驗證、修復循環,直到達到您的質量目標。
透過 CLI 管理 screenpipe pipes(AI 自動化腳本)與連接。建立、執行、排程並除錯本地 AI 代理,實現基於電腦操作的自動化任務。
優化多組件解決方案的開發體驗:標準化入職流程、開發內迴圈、除錯及跨平台設置,以消除開發障礙與技術知識孤島。
一種將測試驅動開發 (TDD) 應用於流程文檔的框架,透過壓力測試情境來識別並修補 AI 代理的合理化漏洞,確保文檔執行的可靠性。
專業資料庫設計與存取模式:涵蓋架構設計、索引策略、查詢優化、儲存庫模式以及 SQL 與 NoSQL 資料庫的事務處理。
使用 k6、Artillery 或 JMeter 進行應用程式效能分析,測量延遲、吞吐量與錯誤率。適用於規劃負載、壓力與耐力測試,以識別效能瓶頸。
添加 evlog 框架整合:透過標準化中介軟體、建構配置、測試與文檔,實現全端自動化廣域事件日誌記錄。