工程開發自動化資料分析
e2b
為 AI 生成程式碼提供安全、隔離的雲端沙盒環境,支援多語言執行、檔案系統管理,並可透過 E2B MCP 閘道進行工具整合。
瀏覽: 29★ 42
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 446 個技能
為 AI 生成程式碼提供安全、隔離的雲端沙盒環境,支援多語言執行、檔案系統管理,並可透過 E2B MCP 閘道進行工具整合。
一個結構化的提示工程框架,能將隨意輸入轉換為包含角色、背景、任務、格式及防護機制的專業模組化提示詞。
透過 SSE 協定直接連接 RagCode MCP,無需繁瑣的設定檔或二進位檔案依賴。
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。
建立生產級 Go API 服務,包含可觀測性、本地開發環境與整潔架構的樣板程式碼。
自動保持 README 文件與代碼庫變更同步,涵蓋依賴項、新功能及配置更新。
專注於資料工程的 AI 代理,負責設計 ETL/ELT 管線、定義資料結構、管理資料品質以及實作可靠的資料匯入流程。
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。
透過引導式訪談提取隱性工程知識,並生成結構化的指導規範 (steerings),以建立一致的專案標準與約定。
開發週期 Gate 2 技能,用於驗證可觀測性實作,包含結構化日誌、OpenTelemetry 追蹤及儀表覆蓋率,且不修改程式碼。
基於 Model Context Protocol 的 AI 瀏覽器自動化伺服器,支援網頁互動、數據提取與深度研究。
使用 Cloudflare Workers AI flux-1-schnell 模型生成影像。直接在您的工作流程中啟用文字生成圖片功能。