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共找到 429 個技能

工程開發自動化研究
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根據結構化規範架構企業 AI 代理,生成生產就緒程式碼、資料流圖以及適用於 ServiceNow、Salesforce 和 Snowflake 的平台特定邏輯。

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研究工程開發資料分析
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為 OpenClaw 智能體設計的進階網頁搜尋與推理工具。具備引用來源、多步驟推理及透過 OpenRouter 進行即時網路存取的能力。

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工程開發自動化
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一個專為模擬提示詞注入攻擊並驗證 AI 代理技能安全掃描器而設計的測試工具。

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工程開發生產力
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metacognition

透過結構化的自我評估檢查點,確保 AI 在任務執行前、中、後的方案驗證與風險控管,提升程式開發品質。

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生產力工程開發自動化
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透過 publisher.extensionName ID 自動安裝 VS Code 擴充功能,快速為您的開發環境新增功能。

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工程開發自動化
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使用 justfiles 標準化儲存庫指令。定義、組織並記錄跨平台的開發流程、別名與自動化任務,為儲存庫操作建立唯一的真實來源。

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工程開發自動化
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serena

基於 LSP 的符號級程式碼理解與導航工具,支援 30 多種程式語言,提供精準的符號查詢、參考追蹤與程式碼重構能力。

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生產力自動化
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直接從終端機管理 Apple Notes。透過 macOS 上的 memo CLI 進行筆記的建立、查看、編輯、刪除、搜尋與匯出。

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工程開發自動化
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jlens-mcp

專業級 Java 程式碼庫分析與 Maven 依賴管理技能。透過 MCP 協議實現深度位元組碼檢查、多版本依賴衝突排查,以及自動化 Maven 建構與專案分析。

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工程開發
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實用且精簡的 AI 程式碼標準,專注於乾淨程式碼、簡潔性與可維護性。強制執行 SRP、DRY 與 KISS 等最佳實踐,避免過度設計。

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工程開發研究自動化
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恢復暫停的實驗循環,透過還原分支內容、載入配置、讀取結果歷史記錄及識別優化模式,協助您繼續進行迭代與研究。

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工程開發自動化
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自動套用 Python 程式碼品質修正,包含自動格式化 (Black, isort)、Linting (Ruff 自動修正) 以及解決格式化工具衝突,確保程式碼品質。

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