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共找到 517 個技能

工程開發自動化
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進階多語言除錯支援,包含堆疊追蹤分析、執行時期錯誤分類,以及針對容器與分散式系統的自動化診斷工具。

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工程開發資料分析
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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。

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工程開發自動化
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start

啟動自動化逆向工程,探索程式碼庫架構、層級與技術堆疊,以利於系統現代化或文件編撰。

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工程開發生產力
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代碼搜索工具選擇器。自動在語義搜索 (claudemem) 與本地工具 (Grep/Glob) 之間切換,優化搜索效率、Token 使用與準確性。

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工程開發資料分析自動化
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flow-nexus-neural

使用 Flow Nexus 平台在分佈式 E2B 沙盒中訓練與管理神經網路,支援 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定義架構。

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生產力自動化
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驗證並強制執行 Markdown 文件結構,包含 YAML 前言定位、標題層級規範以及 Obsidian 知識庫的內容組織。

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工程開發自動化
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writing-plans

為軟體開發任務創建詳細的、基於 TDD 的逐步實作計畫。

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工程開發
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constant-time-analysis

透過靜態與動態分析檢測密碼學程式碼中的時間側通道漏洞,支援多種程式語言。

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工程開發生產力自動化
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vtm-expert

面向 AI 輔助開發的虛擬任務管理系統。透過精準的上下文注入,高效管理任務生命週期、依賴關係及測試驅動開發 (TDD) 工作流。

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工程開發自動化
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Vercel Deploying

自動化 Vercel 生產環境部署代理,透過 MCP 獲取建置日誌、診斷錯誤、修復問題並自動重試,直到部署成功。

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工程開發自動化生產力
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dyad:swarm-pr-review

使用三個專門 AI 代理(正確性、程式碼健康度、UX)組成的團隊進行協作式 PR 審查,討論並達成共識後發布包含行內註解的結構化審查摘要。

瀏覽: 2120,232
工程開發自動化
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mcp-builder

開發高品質 MCP (Model Context Protocol) 伺服器的指南,支援使用 Python 或 TypeScript 將外部 API 與服務整合至 LLM 工作流程中。

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