工程開發自動化
quality-metrics
自動化品質監控與量測,包含 DORA 指標、缺陷密度追蹤,並為持續交付流水線配置智慧品質閘道。
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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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自動化品質監控與量測,包含 DORA 指標、缺陷密度追蹤,並為持續交付流水線配置智慧品質閘道。
測試 C# Model Context Protocol (MCP) 伺服器,包含工具單元測試與 MCP 協定整合測試。
將資產從 EVM 鏈橋接至 Starknet,部署代理帳戶,並向 HuginnRegistry 註冊身份,以實現自主 AI 代理的入職流程。
分析 Claude Code 聊天記錄以識別編程模式與技能差距,從 HackerNews 精選個人化學習資源,並將成長報告發送至 Slack。
自動化發佈流程,透過計算語意化版本並建立從 main 到 production 的合併請求。
分析並識別代碼庫模式(命名、架構、測試),以確保開發過程中的一致性與標準執行。
嚴謹的研究技能,透過 WebFetch 與內容分析強制執行來源驗證,以防止引用虛構內容。
透過系統化的對話與評分機制釐清模糊的需求,確保在開發前產出高品質且可執行的產品需求文件 (PRD)。
用於提交前與部署前檢查的自動化代碼品質驗證工具,涵蓋 TypeScript、建置與 lint 檢查。
列出指定路徑下的檔案與目錄內容,用於探索專案結構、定位特定檔案並驗證資料夾內容。
npm-agentskills 框架的測試工具,用於驗證 Nuxt 模組整合與 AI Agent 技能發現機制。
執行 FastMCP 專案的嚴格程式碼審查,專注於 API 設計、依賴管理與程式碼庫的一致性。