screenpipe-cli
透過 CLI 管理 screenpipe pipes(AI 自動化腳本)與連接。建立、執行、排程並除錯本地 AI 代理,實現基於電腦操作的自動化任務。
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。
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透過 CLI 管理 screenpipe pipes(AI 自動化腳本)與連接。建立、執行、排程並除錯本地 AI 代理,實現基於電腦操作的自動化任務。
透過管理插件來自我修改 Milady 代理。編輯程式碼、重建並重新啟動運行環境,以開發新功能或本地優化代理工作流程。
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。
基於 Google A2A 協議的多代理協作框架。實現了基於 CLI 的 AI 工具間的訊息傳遞、任務委派與自動化協調。
標準化 HASH 開發流程,包含分支命名、Linear 問題追蹤、PR 模板及審核程序。
透過自動化測試執行器、人工 LLM 判斷與結構化報告,評估 Deca 代理提示詞與行為一致性。
編排 Codex CLI 以實現高效平行程式開發、自動化任務與工作階段管理,優化 Token 使用量並提升開發效率。
提供 Zed Editor 與 Agent Client Protocol (ACP) 的全面知識,包含 AI 代理整合、效能調校以及專業開發工作流的設定指南。
進階視覺回歸測試工具,具備像素級與AI輔助差異分析、跨瀏覽器驗證及響應式設計檢查,有效防止CI/CD流程中的UI回歸問題。
使用此基於 API 的工具自動化管理 GitLab 儲存庫。透過 AI 代理直接執行檔案操作、分支管理與專案追蹤。
Sindri 宣告式 YAML 擴充功能開發指南,包含專案初始化、認證、生命週期勾子及 MCP 整合等功能開發說明。
結構化、模板驅動的端到端功能開發工作流,包含編碼、自動化測試、驗證及基於會話的持續改進。