工程開發自動化研究
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一套系統化的程式碼審計框架,用於識別軟體專案中的技術債、安全漏洞、無效程式碼及程式碼品質問題。
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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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一套系統化的程式碼審計框架,用於識別軟體專案中的技術債、安全漏洞、無效程式碼及程式碼品質問題。
透過智慧符號索引、領域分塊與架構層過濾,實現代碼庫的高效率導航。在探索或開發複雜系統時,可減少 60-95% 的 Token 使用量。
LangGraph 專家技能,專為構建具狀態、多角色 AI 代理工作流而設計,包含持久化、條件分支與 ReAct 模式。
專為 AI 代理設計的終端瀏覽器自動化工具,透過 Chrome DevTools Protocol 提供對瀏覽器導航、DOM 操作、網頁爬取及網路監控的持久性直接控制。
系統性效能工程:基準測試、效能分析、瓶頸診斷,以及基於實證的應用程式最佳化指導。
為開發者提供的互動式地圖網頁應用程式構建指南,涵蓋 MapLibre GL JS 設定、地理定位 API 及自訂圖磚來源。
使用 pygount 分析程式碼庫統計資料:程式碼行數 (LOC)、語言分佈及程式碼與註解比例。
構建、優化與維護現代化後端系統,涵蓋 Node.js、Python、Go 與 Rust。支援 API 設計、資料庫管理、安全性防護及 DevOps 實務流程。
管理 AWS Lambda 無伺服器函式:部署程式碼、配置事件觸發器、除錯呼叫、優化冷啟動,並維護層(Layers)。
使用 FlashInfer API 日誌功能排查與解決 CUDA 運行時崩潰的教學指南。
載入並預處理保險保單週度 CSV 資料,支援自動化週期檢測、多週載入、資料驗證與清理。
透過將大型任務自動拆解為可管理的遞迴子任務,突破上下文視窗限制,提升對大型程式碼庫與文件集的推理準確度。