工程開發自動化
pattern-detection
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。
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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。
透過協調多個專業 AI 代理來執行複雜工作流,實現多角度代碼分析、功能開發與系統級審查的自動化編排。
掌握記憶體鑑識技術,包含使用 Volatility 3 進行記憶體獲取、處理序分析與資安事件鑑識與惡意程式分析。
實用且精簡的 AI 程式碼標準,專注於乾淨程式碼、簡潔性與可維護性。強制執行 SRP、DRY 與 KISS 等最佳實踐,避免過度設計。
FFUF 網路模糊測試專家指南,協助自動化發現隱藏目錄、檔案、參數及測試滲透測試中的漏洞。
應用有效的軟體品質諮詢實踐。適用於諮詢 QA 策略、為開發團隊提供建議,或建立永續的品質工作流程。
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。
Rust 所有權、借用與生命週期專家,涵蓋 E0382, E0597 等常見編譯器錯誤與記憶體安全模式分析。
透過先進的上下文壓縮、結構化摘要與任務導向的狀態管理,為長期運行的 AI 代理會話優化效能並降低 Token 使用量。
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。
技術 SEO 審核工具,涵蓋爬取能力、索引狀態與核心網站指標分析。適用於網頁健檢、結構化資料驗證與技術效能最佳化。
用於管理基於 MCP 的研究、文件查詢以及在外部搜索工具與插件支援的記憶系統之間進行協調的技能。