cargo-fuzz
cargo-fuzz 是 Rust 的基準模糊測試工具,透過 libFuzzer 後端與整合式清理器支援,為 Cargo 專案提供自動化漏洞挖掘功能。
探索與 rust 相關的 AI Agent 技能。在 Mentalok Skills Hub 瀏覽可安裝的 Claude Code 與自動化技能。
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。
共找到 140 個技能
cargo-fuzz 是 Rust 的基準模糊測試工具,透過 libFuzzer 後端與整合式清理器支援,為 Cargo 專案提供自動化漏洞挖掘功能。
基於 Rust 的架構分析工具,用於衡量代碼耦合度、識別重構熱點,並透過 Vlad Khononov 框架實現依賴圖形可視化。
檢查 Unreal Engine 資產檔案中特定類別導出標頭與負載的工具。
產生 SEO 優化且適合 AI 引用的部落格內容大綱,包含關鍵字研究、競品分析、架構規劃及多通路發佈策略。
專為 Bevy 基礎的 Rust crate 發佈準備所設計的工具,可自動化驗證文件、執行多目標測試以及檢查範例程式碼。
使用 Rust 和 Axum 設計並實作強健的 RESTful API 端點,涵蓋路由、HTTP 方法、狀態碼與請求/響應處理,並確保符合儲存庫標準。
使用 Trail of Bits 的系統化稽核準備清單來準備程式碼庫,涵蓋靜態分析、測試覆蓋率、死碼移除、文件生成及建置環境驗證,協助專案順利通過安全性評估。
透過超細粒度、逐行程式碼分析建立深層架構脈絡,適用於進階安全性審計。
為 Rust 開發者提供關於 AsyncDrop 模式的指南,用於安全且有效地管理非同步資源清理。
使用 xcodebuild 與 asc CLI 自動化 macOS 應用程式的封存、匯出及 Apple 公證流程,適用於非 App Store 分發。
用於 FCP 規範疊代修正、文檔協調與 GPT Pro 5.2 整合的自動化計畫修正器 (APR)。
設計並構建各領域的 AI 代理。掌握代理模式、迴圈編排與工具調用,為商業、研究及創意工作流賦能,實現自主化運作。