工程開發自動化生產力
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使用三個專門 AI 代理(正確性、程式碼健康度、UX)組成的團隊進行協作式 PR 審查,討論並達成共識後發布包含行內註解的結構化審查摘要。
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使用三個專門 AI 代理(正確性、程式碼健康度、UX)組成的團隊進行協作式 PR 審查,討論並達成共識後發布包含行內註解的結構化審查摘要。
自動產生符合最佳實踐的單元測試檔案,支援 pytest、unittest、jest 等多種測試框架。
嚴格的測試驅動開發 (TDD) 工作流技能,強制執行測試優先原則,確保新功能、修復與重構的單元、整合及 E2E 測試覆蓋率達 80% 以上。
透過 TDD 循環與自動化測試驗證,安全地重構程式碼以提升結構與可維護性,同時確保功能行為不變。
使用 Firecrawl API 進行進階網頁爬取,支援深度內容提取、頁面互動、截圖及 PDF 解析。
透過捕捉瀏覽器流量 (HAR 檔案) 進行網路 API 逆向工程,並自動產生可用於自動化與資料擷取的 Python API 客戶端。
基於真實代碼審查的專家級 Rust 開發指南。適用於編寫慣用語代碼、效能調優、錯誤處理,並協助開發者避免 CLI 工具與生產環境中的常見陷阱。
將效能分析資料綜合為具體建議及有據可依的技術決策。
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。
透過自動化測試執行器、人工 LLM 判斷與結構化報告,評估 Deca 代理提示詞與行為一致性。
部署專業 AI 代理集群進行全面的 GitHub Pull Request 審查,涵蓋安全性、效能、架構及程式碼風格分析。
診斷 dotCMS CI/CD GitHub Actions 故障,包括 PR 建置、合併隊列問題及每日測試報告。