工程開發生產力
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從業務背景識別並記錄客戶問題 (CP)。適用於開始需求工程或利益相關者僅描述解決方案而非問題時。這是 Problem-Based SRS 方法論的第 1 步。
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從業務背景識別並記錄客戶問題 (CP)。適用於開始需求工程或利益相關者僅描述解決方案而非問題時。這是 Problem-Based SRS 方法論的第 1 步。
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)。
一套用於建立、結構化與管理可重複使用 AI 代理技能的全面框架,旨在標準化指令驅動的工作流程。
透過 AI 主動聆聽框架,從模糊的需求中提取真義,定義商業價值與專案範疇,提升開發效率。
自動化會話清理與文件管理工具。主動更新 CLAUDE.md、偵測自動化模式、提取學習心得並整理待辦事項。
透過 Context Engineering 原則,為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs),實現軟體開發一次成功。
Python 網路分析與圖論工具集。適用於建立圖結構、分析網路關係、計算中心性與社區檢測,並支援合成網路生成與視覺化,廣泛應用於各類科學研究領域。
透過程式碼庫研究與針對性提問,在執行前釐清模糊提示詞的意圖。
使用 Design Graph 方法論構建連貫且基於約束的設計系統。自動化設計令牌、排版比例、元件、變體及主題的創建過程。
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一個智慧閘道,可分析、評分並將使用者請求路由至 27 個代理、27 個技能與 14 個 MCP,以優化 Claude Code 的執行效率。
為 AI 代理設計的高性能 Solana 迷因幣交易技能:涵蓋狙擊新幣、MEV 保護執行、防地毯檢測及自動化倉位管理。