工程開發
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編寫有效模糊測試 (fuzzing) 腳本的技術。適用於建立新的模糊測試目標或優化現有的腳本程式碼。
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編寫有效模糊測試 (fuzzing) 腳本的技術。適用於建立新的模糊測試目標或優化現有的腳本程式碼。
為 AI 生成程式碼提供安全、隔離的雲端沙盒環境,支援多語言執行、檔案系統管理,並可透過 E2B MCP 閘道進行工具整合。
使用 AI AutoGLM Phone Agent 自動化 Android 裝置操作。透過自然語言指令控制手機介面,適用於 APP 自動化測試、數據採集與 UI 互動,支援點擊、滑動、輸入與螢幕截圖。
Claude Skills 安全掃描工具,可檢測惡意代碼、數據洩露風險及未經授權的系統訪問,確保安裝安全。
vibe-coding 工作流程的最終執行代理。根據 AGENTS.md 主計劃逐步構建 MVP,管理會話連續性,並通過測試驗證每個功能。
基於 Gemini 的進階網路搜尋外掛,具備智慧快取、子代理上下文隔離及自動查詢最佳化功能。
維護並更新 MassGen 模型註冊表,包含後端能力、模型元數據、定價結構以及新舊 AI 模型的上下文窗口配置。
一個基於 Rust 的模組化模糊測試函式庫,用於建立自訂模糊測試器、開發進階變異策略以及進行研究級的漏洞測試。
專案專屬的架構指南模板,提供生產級 AI 應用程式的標準化結構、代碼模式、測試要求及部署工作流程。
管理 BAZINGA-DB 核心引擎的資料庫協調會話、狀態快照及系統級操作。
根據 litellm 註冊表審核並同步 assets.py 中的支援 LLM 模型列表。
自動化 Convex 靜態網站託管整合,管理 React、Vite 與 Next.js 應用的上傳 API、HTTP 路由及部署腳本。