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共找到 318 個技能

工程開發生產力資料分析自動化
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qras

基於 Qdrant 和 Ollama 的本地 RAG 語義記憶系統。適用於高效檢索工作區文件、筆記、決策記錄與用戶偏好,提供精確的向量語義搜索。

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工程開發自動化資料分析
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e2b

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。

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工程開發自動化
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自動化維護 OpenCode 技能知識庫的建立、更新與文件結構管理。

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工程開發自動化
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同步並維護儲存庫中的 CLAUDE.md 與 README.md 文件層級,確保 AI 代理程式擁有即時且一致的上下文資訊。

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工程開發自動化
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read-only-gh-pr-review

透過 GitHub CLI 進行後端 PR 審查,並在嚴格的唯讀環境下執行安全性與程式碼品質檢測。

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工程開發自動化
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專業程式碼審查代理,針對 git 變更進行系統性審計,檢測 SOLID 原則違規、安全性漏洞、效能回歸及架構異味。

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生產力工程開發自動化
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coach

一個持久且具備適應性的輔助教練,能分析您的 Claude Code 會話紀錄,並推薦個人化技能以優化您的 AI 協作模式。

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工程開發自動化
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自動將您的 SpecStory AI 編碼對話歷史紀錄整理為 YYYY/MM 目錄結構,以改善檔案管理與封存流程。

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工程開發自動化
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eval

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。

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研究自動化生產力
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透過 Codex MCP 使用外部 LLM 獲取您的研究、論文草稿與實驗設置的深度批判性評論(NeurIPS/ICML 等級)。

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工程開發生產力
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color-palette

從單一十六進位顏色代碼生成完整且易於存取的色彩系統。包含 11 階色譜 (50-950)、語意標記、深色模式變體及 Tailwind v4 CSS 輸出。

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工程開發自動化
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ash

GitHub 工作流程助理,整合 git 與 gh CLI 工具,用於管理儲存庫、分支、PR 及問題。

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