工程開發自動化
Global Validation
實作強健的伺服器端與用戶端輸入驗證,運用清理與白名單機制,預防注入攻擊並確保資料完整性。
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實作強健的伺服器端與用戶端輸入驗證,運用清理與白名單機制,預防注入攻擊並確保資料完整性。
透過 OpenAI Codex CLI 委派編碼任務,適用於功能開發、重構、PR 審查及 Git 儲存庫中的自動化問題修復。
為軟體開發任務創建詳細的、基於 TDD 的逐步實作計畫。
建立層次分明的用戶故事地圖,視覺化用戶旅程,規劃 MVP 版本發布,並協調產品、設計與工程團隊的工作優先順序。
實作類似 Manus 的持久化 Markdown 規劃流程,用於複雜的工作流、專案追蹤與研究管理,優化 AI 代理的注意力與記憶效能。
專業 .docx 文檔工具,提供文檔創建、編輯與分析功能。支援修訂追蹤、留言、格式保留、Metadata 處理及 OOXML 底層存取。
透過 MCP 協議控制 Claude Code 以進行自動化開發。支援持久化對話、代理團隊協作、精確執行規劃以及針對複雜編碼任務的進階工具管理。
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。
Fabric CLI 智慧模式選擇工具,從 242+ 種專業提示中自動選取最合適的模式,支援威脅建模、資料分析、摘要與內容創作。
產生用於 Stigmer AI 代理的生產級 McpServer YAML 設定檔,輕鬆整合各類外部工具與 API。
自動化品質監控與量測,包含 DORA 指標、缺陷密度追蹤,並為持續交付流水線配置智慧品質閘道。
透過 Atlassian MCP 管理 Jira 工單。支援搜尋、建立、更新、狀態轉換與衝刺任務管理,並自動偵測工作區設定。