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共找到 361 個技能

工程開發生產力自動化
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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。

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工程開發自動化
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將成功的 Python 程式碼執行結果封裝為 gentools 套件中的可重用工具,並透過 Pydantic 模型實現結構化輸出與型別安全的執行介面。

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工程開發生產力自動化
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使用 TemPad Dev MCP 將 Figma 設計轉換為符合專案規範的 UI 代碼,精確處理標記、樣式與設計標記整合。

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工程開發自動化生產力
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全端應用程式建構編排器,分析自然語言需求以決定技術堆疊、建立專案架構並協調各領域專業代理人。

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工程開發自動化
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標準化、驗證與管理 Netresearch AI Agent 技能儲存庫,提供自動化結構執行、發布工作流程與授權合規工具。

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工程開發自動化
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ray-skill

將偵錯數據、日誌和視覺化輸出發送到 Ray 桌面應用程式,以便進行即時開發回饋。

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工程開發自動化
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使用 TypeScript/JavaScript 的 OpenAI Agents SDK 構建 AI 代理、多代理系統和工作流。支援工具、移交、防護欄、MCP 和即時語音。

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工程開發
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提供編寫 Playwright 測試的最佳實踐指南,包含定位器策略、斷言規範及 CI/代理集成建議。

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工程開發自動化
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release-prep

自動化 MassGen 發布準備流程,包括生成 CHANGELOG 條目、草擬發布公告以及在 git 標記前驗證文檔完整性。

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工程開發
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修復 Nango 整合遷移至零 YAML 架構後產生的 CJS/ESM 模組相容性問題,包含路徑修正、建立 ESM 包裝器及還原原始實作。

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研究工程開發自動化
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jina-cli

專為 AI Agent 設計的網頁閱讀與搜索工具,透過 Jina AI Reader API 將網頁轉換為適合 LLM 閱讀的 Markdown、文字或 HTML 格式。

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工程開發生產力自動化
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tasks

使用 Mighty (mt) 任務進行代碼開發管理,包含進度追蹤、證據連結、設計決策記錄以及標準化的任務結案流程。

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