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工程開發自動化生產力
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自動化建立 GitHub 草稿合併請求,並強制執行約定式提交規範與嚴格的驗證工作流程。

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工程開發自動化
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對本地更改或 GitHub 遠端合併請求進行自動化代碼審查。透過整合 git 和 gh CLI,分析代碼的正確性、可維護性及標準遵循。

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工程開發自動化
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檢查、驗證並自動修復 AI 代理設定檔(如 SKILL.md、CLAUDE.md 及 MCP 配置)。

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工程開發自動化
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開發、測試、簽署並發佈 Memoria 治理插件。支援 Rhai 和 gRPC 執行環境,涵蓋插件從初始化到激活的完整生命週期管理。

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工程開發自動化
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適用於 TypeScript 的無連線 HTTP 速率限制 SDK,專為無伺服器 (Serverless)、邊緣運算 (Edge) 環境及 Upstash Redis 設計。

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工程開發
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開發與維護 PWAFire 工具庫:編寫 PWA API 模組、處理功能檢測、管理測試,並遵循嚴格的同步/非同步模式與錯誤處理規範貢獻程式碼。

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工程開發自動化
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Data Optimizer Pro

Claude Skills 安全掃描工具,可檢測惡意代碼、數據洩露風險及未經授權的系統訪問,確保安裝安全。

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工程開發研究自動化
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一個 CTF 解題代理程式,負責對挑戰進行分類篩選,識別漏洞類別,並將任務分派給專業技能,涵蓋 Web、Pwn、加密、鑑識與逆向工程分析。

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工程開發自動化
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flaky-detect

透過分析持續整合 (CI) 歷史、執行模式與程式碼結構,識別、分類並排除不穩定的測試 (flaky tests),以提升測試套件的可靠性。

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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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系統性除錯技能,透過追蹤呼叫堆疊找出問題根源,不僅僅是修補表象錯誤,更著重於識別原始觸發點並實施防禦性檢查。

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工程開發自動化
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驗證 dotfiles 是否正確建立符號連結與同步,確保開發環境設定狀態健康與一致性。

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