Amazon Aurora DSQL 分布式 SQL
创建和使用 Aurora DSQL 集群、身份认证、Schema 与事务。
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创建和使用 Aurora DSQL 集群、身份认证、Schema 与事务。
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规划、连接、升级和排查 Aurora MySQL 集群。
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使用 Amazon Bedrock 构建模型调用、知识库检索、Agent 与安全护栏应用。
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规划 CloudFront 缓存、源站保护、证书、安全和可观测性。
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创建、连接和治理 Amazon DocumentDB 文档数据库及向量搜索。
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使用 Cassandra 兼容接口设计和运维 Amazon Keyspaces 表与查询。
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创建、扩缩和排查 Kinesis Data Streams 的分片、消费者与数据保留。
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在 Amazon Managed Service for Apache Flink 上开发和运行实时流处理应用。
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规划、配置和排查 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka 集群。
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规划、迁移和运维 OpenSearch 搜索、日志分析与向量检索工作负载。
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排查 RDS for Oracle 的连接、身份、网络和驱动问题。
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处理 RDS for SQL Server 的连接、认证、网络、加密与驱动问题。
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管理 RDS MySQL、MariaDB 与 PostgreSQL 的创建、升级、代理和成本承诺。
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按 Redshift 特性编写 DDL、COPY、UNLOAD、系统查询和性能优化方案。
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配置公私有 DNS、健康检查、流量策略和 Resolver。
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完成 SES 域名身份、生产访问、发件配置和投递排查。
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规划和运维托管 InfluxDB 的建模、迁移、监控与故障排查。
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让 AI Agent 通过 Amazon WorkSpaces Applications 受控操作远程 Windows 应用。
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规划并实施数据集、模型选型、评测、微调和部署流程。
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规划和执行 Application Recovery Controller 的区域切换与回退。
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使用 Infrastructure-from-Code 方式构建 API、数据和前端组成的 AWS 应用。
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排查 Clean Rooms 协作中的 IAM、S3、KMS 和 Lake Formation 权限问题。
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规划专线类型、虚拟接口、BGP、加密和高可用连接。
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管理 DMS Schema Conversion 的迁移项目、Schema 转换、评估与问题处理。
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评估、配置和迁移 Lambda Managed Instances 工作负载。
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构建和排查基于 Firecracker 隔离、快照恢复的 Lambda MicroVM 应用。
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把应用导入 Resilience Hub,设置韧性策略并运行初次评估。
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识别应用架构的故障模式、影响和可验证改进项。
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按安全实践创建、授权、轮换和审计 Secrets Manager 密钥。
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评估和配置 Shield Advanced、保护组、健康检测和事件响应。
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设计和排查企业网络到 AWS 的双隧道 VPN、路由与高可用。
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连接和分段多个 VPC、专线、VPN 与跨区域网络。
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配置 Web ACL、托管规则、限速、Bot 和登录防护并分析请求样本。
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配置 ARC 路由控制、就绪检查和安全恢复操作。
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为分析任务连接数据库、对象存储和数据目录并验证访问链路。
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配置 AWS End User Messaging 的短信、语音、OTP 注册和投递。
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部署和排查 CloudWatch Network Flow Monitor 的网络性能采集。
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把业务目标、架构评估、测试、监控和改进组织成持续韧性流程。
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把现有 Kafka 工作负载分阶段迁移到 Amazon MSK。
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在 AWS Organizations 多账户环境中配置韧性评估与权限。
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部署 Lambda、API Gateway、证书、DNS 和自定义域名组成的 REST API。
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使用 Route 53 Alias 把自定义域名安全指向 CloudFront 分配。
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使用 S3、Step Functions、Lambda 和 Fargate 编排文件上传后的处理流程。
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分析现有 Web 应用并规划从本地或其他托管环境迁移到 AWS。
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设计覆盖人员、流程、架构、演练和指标的云韧性改进计划。
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规划数据库、SQL、ETL 和报表迁移到 Amazon Redshift 的全过程。
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通过系统表和只读 SQL 查询 Redshift 数据仓库与运行状态。
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通过系统表定位和查询 S3 对象元数据与授权范围内的数据。
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通过系统表安全查询 CloudWatch 指标、日志和资源观测数据。
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通过系统表查询 SageMaker Catalog 中的数据资产、模型和元数据。
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排查 EFS 挂载、网络、权限、性能和吞吐问题。
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规划、连接、优化和排查 Amazon Aurora PostgreSQL 集群。
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使用 Gateway 或 Interface Endpoint 让 VPC 私下访问 AWS 服务。
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建立两个 VPC 之间的私有网络对等连接并配置路由。
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通过 CloudWatch 日志和资源上下文定位应用失败根因。
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配置覆盖多区域的 CloudTrail、S3 日志和 CloudWatch 集成。
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为 CloudWatch Alarm 配置 SNS 通知、订阅和验证流程。
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排查 S3 对象不存在、拒绝访问、版本混淆和路径错误。
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创建跨多个可用区的公有、私有子网及路由结构。
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按访问模式设计、检查和排查 DynamoDB 表、索引与容量。
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为数据库和 API 选择、配置并排查 Redis 或 Valkey 缓存。
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创建带日志、追踪、限流和安全设置的 API Gateway Stage。
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创建包含实例、网络、参数与安全配置的 Amazon Aurora 集群。
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使用 Amplify 构建和连接 Web、移动端前台与云端后端能力。
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使用 TypeScript 或 Python 编写、部署和排查 AWS CDK 基础设施。
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编写、验证并排查安全默认的 CloudFormation 模板和堆栈。
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选择、配置并运维 EC2 实例、自动扩缩和相关计算能力。
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设计和检查 AWS IAM 用户、角色、策略与最小权限。
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按模块化方式使用 AWS SDK for JavaScript v3 构建云端功能。
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使用 Boto3 编写可靠的 AWS 自动化与业务集成代码。
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在 Swift 服务或应用中正确使用 AWS SDK、凭据、分页与异步调用。
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使用 Amazon States Language 设计、编辑和排查状态机。
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比较和规划 S3、EBS、EFS、FSx 等对象、块和文件存储。
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使用 CloudWatch、X-Ray 和 OpenTelemetry 建立日志、指标、追踪与告警。
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在 AWS 数据服务中规划和使用向量索引、写入与相似度查询。
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使用 Security Hub、GuardDuty、Inspector、KMS 等能力规划防御和响应。
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使用 ECS、EKS、Fargate 和 ECR 构建与运行容器工作负载。
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为 AWS 应用设计用户身份、令牌和服务间认证方案。
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分析 AWS 账单、预算、成本异常、资源归集和优化机会。
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使用 CodePipeline、CodeBuild、CodeDeploy 和 CodeArtifact 设计发布流程。
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在关系型、键值、文档、缓存和分析数据库之间进行选型与操作规划。
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为 S3 数据创建可查询的 Glue Catalog 表和分区结构。
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使用 Athena 等能力查询 S3 数据湖并控制扫描成本。
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按名称、字段和业务线索查找数据湖中的表与数据资产。
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把批量或流式数据安全导入 S3 数据湖并做好分区与目录登记。
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查看 Glue Data Catalog 中的数据库、表、字段、分区和属性。
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使用 Lambda、API Gateway、EventBridge 和相关服务构建无服务器应用。
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在 SQS、SNS、EventBridge、Kinesis 和 MSK 之间选择并设计消息方案。
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选择 AWS CLI、IAM Identity Center、角色或环境凭据的正确登录方式。
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为 DNS、VPC、负载均衡、专线、CDN 和网络安全任务选择正确服务。
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按安全、成本和可维护性要求启动 EC2 实例。
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为 EC2 创建并绑定最小权限 IAM Role 与 Instance Profile。
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使用 EC2 Image Builder 创建、测试和发布 AMI 或容器镜像流水线。
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为位于私有子网的 Lambda 规划 NAT 和路由,实现受控出网。
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构建可暂停、恢复和自动保存状态的长时间多步骤 Lambda 工作流。
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把现有 Lambda 安全连接到 REST 或 HTTP API。
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为 Lambda 配置 DynamoDB 访问、事件流和最小权限。
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从配置、日志、网络和下游依赖定位 Lambda 超时根因。
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把 RDS 或 Aurora 快照按 Parquet 格式导出到受控 S3 存储桶。
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检查并修复 S3 公开访问、策略、加密、版本和日志配置。
原作者:Amazon Web Services 与 agent-toolkit-for-aws contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 Langfuse 管理 AI 追踪、提示词、数据集、实验和评测。
原作者:Langfuse GmbH 与 langfuse/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
评估并执行 Apache Airflow 2.x 项目向 3.x 的兼容迁移。
原作者:Astronomer 与 astronomer/agents contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
通过测试、调试和修复循环验证复杂 DAG。
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对导入失败、解析异常和任务运行失败建立完整根因分析。
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按 Apache Airflow 约定创建和扩展清楚、可靠的 DAG。
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为 Airflow 3.1+ 工作流增加审批、表单和人工分支节点。
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使用 inlets 和 outlets 给 Airflow 任务补充输入输出数据血缘。
原作者:Astronomer 与 astronomer/agents contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
配置 Airflow 运行 Java、Go 等原生语言任务所需的协调器和队列路由。
原作者:Astronomer 与 astronomer/agents contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
为 Airflow 3.1+ 开发 FastAPI、React、菜单、中间件和操作链接插件。
原作者:Astronomer 与 astronomer/agents contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 Airflow 状态存储和可恢复任务机制保存跨重试、跨运行的进度。
原作者:Astronomer 与 astronomer/agents contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 af CLI 查询、触发、重试和排查 Apache Airflow 工作流。
原作者:Astronomer 与 astronomer/agents contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
部署 Airflow DAG、项目及其持续集成流程。
原作者:Astronomer 与 astronomer/agents contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
初始化并配置 Astronomer Astro 与 Airflow 项目结构。
原作者:Astronomer 与 astronomer/agents contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 YAML 和模板声明式创建 Apache Airflow DAG。
原作者:Astronomer 与 astronomer/agents contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 Dagster 和 dg CLI 创建、理解、调试与维护数据资产和工作流。
原作者:Dagster Labs 与 dagster-io/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 Astronomer Cosmos 把 dbt Core 项目转换成 Airflow DAG 或任务组。
原作者:Astronomer 与 astronomer/agents contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 Deno Deploy 和 CLI 发布应用、配置变量、域名与 KV。
原作者:Deno Land Inc. 与 denoland/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
在 Deno 环境中开发 React、Vite、Astro、SvelteKit、Next.js、Nuxt 或 Fresh 页面。
原作者:Deno Land Inc. 与 denoland/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用 Deno Sandbox 为不可信或 AI 生成代码建立隔离执行环境。
原作者:Deno Land Inc. 与 denoland/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用 Deno 编写、运行、配置、测试和发布 JavaScript、TypeScript 项目。
原作者:Deno Land Inc. 与 denoland/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用 Encore Go sqldb 管理 PostgreSQL 数据库、迁移和查询。
原作者:Encore 与 encoredev/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 Encore Go 注解和结构体定义类型安全 API。
原作者:Encore 与 encoredev/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 AuthHandler、UserID 和接口注解保护 Encore Go API。
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把 React、Next.js、Vue、Svelte 等前端连接到 Encore.ts 后端。
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设计 Encore.ts 或 Encore Go 的服务边界、数据所有权和通信方式。
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使用 Encore.ts SQLDatabase 管理 PostgreSQL 数据库、迁移和查询。
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使用 Topic 和 Subscription 构建异步事件和后台处理。
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使用 Encore.ts CacheCluster 和类型安全 keyspace 管理缓存。
原作者:Encore 与 encoredev/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用原始 API 接收 Stripe、GitHub、Slack 等第三方 webhook。
原作者:Encore 与 encoredev/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
检查 Encore.ts 项目中的常见反模式、正确性和可维护性问题。
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使用 Encore.ts CronJob 创建周期性和固定时间调度任务。
原作者:Encore 与 encoredev/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 Encore.ts secret 管理 API Key、凭据和其他敏感配置。
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使用 Encore.ts Bucket 保存图片、文档和其他非结构化文件。
原作者:Encore 与 encoredev/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 Encore 服务目录、声明和类型安全客户端实现后端服务。
原作者:Encore 与 encoredev/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 Encore.ts 定义带校验、参数和错误处理的类型安全 API。
原作者:Encore 与 encoredev/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
为 Encore.ts 服务设计清楚、可查询且不过量的结构化日志。
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使用 encore test 与 Vitest 或 Jest 验证 Encore.ts 接口和业务逻辑。
原作者:Encore 与 encoredev/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
为 Encore.ts 接口增加认证处理、网关和调用方授权。
原作者:Encore 与 encoredev/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
把 Node.js、npm、Yarn、pnpm 或 Bun 项目渐进迁移到 Deno。
原作者:Deno Land Inc. 与 denoland/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
为没有内置支持的 Airflow 算子开发自定义数据血缘提取器。
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使用 React 组件创建可访问、兼容常见客户端的 HTML 邮件。
原作者:Resend 与 resend/resend-skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用 Resend CLI 管理邮件、域名、联系人、模板、webhook、日志和自动化。
原作者:Resend 与 resend/resend-skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
通过 Resend API 发送和接收邮件,管理模板、域名、联系人、广播与事件。
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追踪数据表或指标来自哪些任务、表和外部数据源。
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追踪表、任务或字段的下游依赖并评估改动影响。
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检查邮件送达、域名认证、退信、合规、可访问性和重试设计。
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扫描仓库结构并生成可供项目检索的数据表元数据目录。
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快速判断数据表最近更新时间和是否已经过期。
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分析指定数据表的字段、分布、缺失、重复和异常值。
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把其他框架的后端分阶段迁移到 Encore.ts 或 Encore Go。
原作者:Encore 与 encoredev/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
把 REST API 映射为 GraphQL 图并维护连接器定义。
原作者:Apollo GraphQL, Inc. 与 apollographql/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
设计和维护由多个子图组成的联邦 GraphQL 架构。
原作者:Apollo GraphQL, Inc. 与 apollographql/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用 Apollo Client 构建可靠的 GraphQL 查询、缓存、分页和前端状态。
原作者:Apollo GraphQL, Inc. 与 apollographql/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
在 iOS 项目中生成并使用类型安全的 GraphQL 客户端代码。
原作者:Apollo GraphQL, Inc. 与 apollographql/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
在 Kotlin、Android 或多平台项目中使用类型安全的 GraphQL 客户端。
原作者:Apollo GraphQL, Inc. 与 apollographql/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用 Rust 为 Apollo Router 创建受控、可测试的自定义插件。
原作者:Apollo GraphQL, Inc. 与 apollographql/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
配置和维护 Apollo Router 的路由、遥测、鉴权与流量策略。
原作者:Apollo GraphQL, Inc. 与 apollographql/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用 Apollo Server 构建 GraphQL schema、解析器、上下文与错误处理。
原作者:Apollo GraphQL, Inc. 与 apollographql/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
构建支持语音、视频、文字和工具调用的双向实时 Gemini 应用。
原作者:Google LLC 与 google-gemini/gemini-skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
通过官方 SDK 处理文本生成视频、参考图视频和视频延展流程。
原作者:Google LLC 与 google-gemini/gemini-skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
设计可演进、可理解并兼容客户端的 GraphQL 类型系统。
原作者:Apollo GraphQL, Inc. 与 apollographql/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
编写清楚、可复用且便于缓存的查询、变更和片段。
原作者:Apollo GraphQL, Inc. 与 apollographql/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
把设计方案实现成 React、Vite 与 TanStack Query 数据看板。
原作者:Google LLC 与 google-labs-code/stitch-skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 React 与 Remotion 把页面和素材制作成带转场、缩放和字幕的视频。
原作者:Google LLC 与 google-labs-code/stitch-skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
按可读性、错误处理、所有权和测试原则审查 Rust 代码。
原作者:Apollo GraphQL, Inc. 与 apollographql/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用 shadcn/ui 选择、安装和定制可访问的前端组件。
原作者:Google LLC 与 google-labs-code/stitch-skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
设计 Shopify 后台应用和集成所需的 Admin GraphQL 查询与变更。
原作者:Shopify Inc. 与 shopify-ai-toolkit contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用 Polaris 构建嵌入 Shopify 后台的应用主页。
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在提交 Shopify 应用商店前检查代码、配置、隐私和审核要求。
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使用 Shopify CLI 校验配置、查询店铺并执行明确的开发工作流。
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开发折扣、校验、配送、支付定制和订单路由等后端扩展。
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使用 Hydrogen 构建和优化定制化 Shopify 店面。
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使用 Liquid 模板语言开发和维护 Shopify 主题、区块与组件。
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通过 Partner API 查询合作伙伴后台中的应用、主题和推广数据。
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使用 POS UI 组件为线下零售场景构建收银端扩展。
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通过 Storefront API 构建商品浏览、购物车和定制店面数据层。
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使用 Polaris 为 Shopify Admin 构建操作、区块和原生工作流入口。
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帮助商家梳理试用店、商品、设置和正式经营前的准备。
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通过 Customer Account API 为客户提供订单、地址和账户数据能力。
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为订单列表、订单状态和客户资料页构建账户界面扩展。
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为 Shopify 公共应用设计套餐、订阅、试用和用量定价集成。
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帮助开发者准备合作伙伴账户、开发店铺、应用或主题项目。
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为合规支付服务商开发与 Shopify 结账衔接的支付应用。
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在获准的结账扩展点构建商品、配送、支付和订单信息界面。
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使用 Metafields 与 Metaobjects 设计和维护业务扩展数据。
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使用 ShopifyQL 查询销售、订单、转化和商品等聚合经营指标。
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把网站目标、页面、内容、组件和质量要求整理成 SITE.md。
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把 Stitch 设计转换为 React Native 组件和移动端页面。
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把 Stitch 设计转换为结构清楚、可复用的 React 组件。
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从现有网页代码和界面结构整理可继续设计的 Stitch 项目输入。
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根据明确需求使用 Google Stitch 生成可比较的界面设计方案。
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按设计、实现、检查和下一轮交接的循环持续完善网站。
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在 Stitch 项目中管理颜色、字体、组件和布局规范的一致性。
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从 Stitch 项目提取颜色、字体、间距和组件约定并生成 DESIGN.md。
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从 Stitch 设计结果整理可审查的静态 HTML、样式与资源。
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创建、调试、美化并优化 Streamlit 数据应用和组件。
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跨 Python、TypeScript、Go、Java、.NET、Ruby 和 Rust 开发耐久工作流。
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把模糊的界面想法整理为包含内容、层级、交互和视觉约束的设计提示。
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把经过筛选的页面或设计资料上传到 Google Stitch 继续处理。
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生成强调排版、颜色、布局、动效和性能的可执行 DESIGN.md。
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将文章、产品要点和截图制作成归藏风格的小红书静态图组、微信公众号配套封面。免费提供完整 AGPL 源码;Windows 静态适配,不含 Live Photo 自动流程。
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创建和更新面向编码智能体的仓库级 AGENTS.md 协作说明。
原作者:Sentry 与 getsentry/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
根据真实实现编写包含鉴权、参数、响应和错误码的 API 文档。
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使用 chDB DataStore 在 Python 中读取和分析本地结构化数据。
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在本地进程中使用 ClickHouse SQL 查询文件和数据源。
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防御性检查 Claude Code 设置、权限、钩子和外部工具配置。
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使用 ClickHouse JavaScript 客户端编写可靠的 Node.js 数据访问代码。
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定位 ClickHouse JavaScript 客户端的连接、超时、流和查询错误。
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在 Node.js 中正确编码和解码 ClickHouse RowBinary 数据。
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按官方规则审查表设计、查询、写入、分区和物化视图。
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根据实时分析负载设计 ClickHouse 表、数据流和扩展架构。
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检查 Django 查询、缓存、序列化和请求路径中的常见性能问题。
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审查 Django 视图、API 和对象级访问控制是否存在越权风险。
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查看和整理当前用户需要处理的 GitHub Pull Request 审查请求。
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使用 Gradio 为模型或数据流程构建可交互的 Web 界面。
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使用 Hugging Face Datasets 加载、检查、转换和发布数据集。
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通过 Hugging Face MCP 查询模型、数据集、论文和 Hub 资源。
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规划 Hugging Face 模型在 Amazon SageMaker 上的实例、镜像、端点与发布步骤。
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创建、配置、调试和维护 Hugging Face Spaces 应用。
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只读盘点 Hugging Face 项目连接 AWS 时可用的账户、区域和运行环境。
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为 Hugging Face 云任务准备可复现的 Python 依赖和运行环境。
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把可复用函数整理成描述清楚、输入受控的智能体工具。
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根据模型、框架、硬件与任务选择匹配的推理容器镜像。
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下载、缓存并在本地运行适合当前硬件的 Hugging Face 模型。
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建立和运行可复现的社区模型评测,并整理指标与限制。
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整理论文元数据、代码、模型和数据关联并发布到 Hugging Face。
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检索和阅读 Hugging Face Papers 中与任务相关的论文与实现线索。
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根据具体任务从 Hugging Face 生态中筛选更合适的模型、数据集和工具。
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用 Hugging Face 生态中的记忆工具整理可复用的项目上下文和知识。
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为 LoRA 模型制作可交互的 Hugging Face Space 演示。
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为 React Native 项目配置构建、测试和产物归档流水线。
原作者:Callstack 与 callstackincubator/agent-skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
为电视端 React Native 应用处理焦点、遥控器、播放、性能和可访问性。
原作者:Callstack 与 callstackincubator/agent-skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
规划并实施 React Native 版本升级和原生工程兼容调整。
原作者:Callstack 与 callstackincubator/agent-skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
创建可复用的 React Native 原生库、模块或视图。
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把 React Native 模块分阶段接入现有原生应用。
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评估现有 iOS、Android 或 Web 产品迁移到 React Native 的可行性。
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使用 React Navigation 设计栈、标签、抽屉、深链和安全区行为。
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在部署 Hugging Face 模型前检查 SageMaker 所需角色与最小权限。
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为 Hugging Face 模型端点整理日志、监控、伸缩和故障保护默认值。
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根据任务、变更、事故和指标证据整理可靠性工作总结。
原作者:Sentry 与 getsentry/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
把可靠性工程项目拆成目标、风险、责任人、里程碑和验证清单。
原作者:Sentry 与 getsentry/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
按照当前 Svelte 版本和项目结构编写组件、状态与页面代码。
原作者:Svelte contributors 与 sveltejs/ai-tools contributors;许可证:MIT;查看上游来源
审查 Svelte 响应式状态、组件边界、性能和可访问性。
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使用 Trackio 记录训练指标、参数、版本和实验对比。
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在浏览器或 Node.js 中使用 Transformers.js 运行模型。
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使用 Transformer Reinforcement Learning 工具进行偏好优化和对齐训练。
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为 Hugging Face ZeroGPU 环境调整 GPU 函数、队列与资源使用。
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根据错误、复现条件和影响范围对前端问题分类和排序。
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用 Hugging Face 工具链规划和执行大语言模型微调。
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对 ClickHouse 托管 PostgreSQL 的可用性和性能事件进行证据化根因分析。
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用 Hugging Face 工具链准备和训练图像分类等视觉模型。
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设计 Firestore 数据结构、查询、事务、索引和访问方式。
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用 Cloudflare Agents SDK 设计有状态 AI 智能体、会话和工具调用。
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规划和维护 Zero Trust、Access、Gateway 与网络访问策略。
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把现有 VPN、代理或访问规则分阶段迁移到 Cloudflare One。
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使用新版 Cloudflare Sandbox 构建隔离的代码和命令执行环境。
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把旧版 Sandbox 集成迁移到新版接口和运行方式。
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按稳定接口创建和管理 Cloudflare Sandbox 工作负载。
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按官方建议审查 Workers 的结构、性能、安全和可维护性。
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使用 Email Routing 与 Workers 接收、解析和发送应用邮件。
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使用 Durable Objects 构建有状态、强协调的 Cloudflare Workers 应用。
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在 Firebase 应用中接入生成式 AI,并处理模型调用与安全边界。
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为现代 Web 应用配置 Firebase App Hosting 构建和发布流程。
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为应用实现 Firebase 身份认证、会话与常见登录方式。
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接入和使用 Crashlytics 收集崩溃、非致命错误与版本线索。
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使用 Firebase Data Connect 设计 PostgreSQL 数据模型、查询和类型安全接口。
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配置 Firebase Hosting 站点、重写、缓存和发布流程。
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用 Remote Config 管理功能参数、分群和渐进发布。
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审查 Firestore、Storage 等 Firebase 安全规则的越权和暴露风险。
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把 Firebase Extension 的能力迁移为可维护的 Cloud Functions 代码库。
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为 AI 应用配置 Neon AI Gateway 的模型访问和可观测能力。
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使用 Neon Functions 编写靠近数据库的服务端函数和接口。
原作者:Neon, Inc. 与 neondatabase/agent-skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 Neon Serverless Postgres 建库、连接、查询和维护数据。
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在 Neon 项目中配置和使用对象存储处理文件数据。
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分析 Neon Postgres 的数据出口与查询模式,减少不必要传输和费用。
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使用 Neon Postgres 分支隔离开发、测试和预览数据。
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检查网页或应用中的 PostHog 初始化、网络请求和事件属性。
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使用 PostHog 查询能力检索事件、用户、漏斗和趋势数据。
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根据研究目标在 PostHog 中设计并创建简洁的用户问卷。
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把现有 Prisma 项目迁移到 Prisma 7,并处理破坏性变化。
使用 Prisma CLI 初始化、生成、迁移和检查数据库项目。
用 Prisma Client 编写类型安全的查询、事务和关系操作。
评估并执行 Prisma MongoDB 项目的版本兼容升级。
管理 Prisma Postgres 的计算资源、连接和运行配置。
使用 Prisma Postgres 创建数据库、连接项目并完成常见管理。
为应用创建并配置 Prisma Postgres 开发和部署环境。
为现有或新数据库配置 Prisma schema、连接和初始迁移。
实现或维护 Prisma Driver Adapter,并验证事务与查询行为。
为网页接入 Turnstile,并结合 SPIN 处理自动化访问风险。
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使用 Wrangler 开发、测试和管理 Cloudflare Workers 项目。
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为 Apple 应用整理 Xcode 工程、构建目标和 Firebase 接入准备。
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为产品规划和接入 PostHog 事件、属性、用户与漏斗分析。
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在 PostHog 中设计和创建有明确假设、指标与受众的实验。
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使用 PostHog Feature Flags 管理灰度、分群和安全回退。
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为大模型应用接入 PostHog LLM Analytics,分析延迟、成本和质量。
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分析 PostHog 实验结果中的显著性、样本偏差和指标冲突。
原作者:PostHog, Inc. 与 PostHog/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
把结构化应用日志接入 PostHog 并建立可查询的上下文。
原作者:PostHog, Inc. 与 PostHog/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
根据产品问题、行为数据和目标人群规划可执行的用户访谈。
原作者:PostHog, Inc. 与 PostHog/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
结合浏览器与 Cloudflare 能力定位核心网页指标和加载瓶颈。
原作者:Cloudflare, Inc. 与 cloudflare/skills contributors;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
通过 PostHog 热力图理解点击、注意力和页面交互分布。
原作者:PostHog, Inc. 与 PostHog/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
为应用配置 PostHog Error Tracking 和必要的错误上下文。
原作者:PostHog, Inc. 与 PostHog/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
按照 Effective Dart 规则编写库、类、方法和字段的三斜线文档。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
把旧式断言逐步迁移到 package:checks,并保持原测试语义。
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通过 Native Assets hooks 编译和打包 C/C++ 库,建立可复现的 Dart FFI 构建流程。
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用 package:ffigen 从 C、Objective-C 或 Swift 头文件生成 Dart FFI 绑定。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
在版本和项目规范允许时,用主构造函数减少样板代码并保持类型清晰。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
分析 pub get 的版本约束冲突,找到影响最小且可验证的依赖组合。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
用 package:test 为 Dart 函数、方法和类补充可维护的单元测试。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
搭建带参数解析、退出码和跨平台入口的 Dart CLI 应用。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
在合适位置使用 switch 表达式、解构和模式匹配简化 Dart 代码。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
使用 Mockito 和 build_runner 为 API、数据库等外部依赖生成测试替身。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
运行 Dart 测试并生成 LCOV 覆盖率报告,定位没有被验证的代码路径。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
结合堆栈、语言服务和热重载定位 Dart 或 Flutter 的运行时错误。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
运行 dart analyze,并在确认后处理可自动修复的 lint 和类型问题。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
让部分 Web 代码通过 DOM 组件在原生 WebView 中运行,并保留 Web 端复用。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
为 Expo 应用增加 iOS App Clip 目标、关联域名和轻量入口。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用文件路由、动态参数、分组、模态页和原生导航组织 Expo 应用。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
按版本差异升级 Expo SDK、依赖与原生工程,并处理常见兼容问题。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
为 Expo 配置 Tailwind CSS v4、react-native-css 与 NativeWind v5。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
用 @expo/ui 调用 SwiftUI 与 Jetpack Compose 的原生组件。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
为 React Native 与 Expo 应用设计流畅、可降级的动画和手势交互。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用 Expo Modules API 编写 Swift、Kotlin 和 TypeScript 原生模块与视图。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
使用原生控件、语义颜色和平台规范构建更像 iOS、Android 的 Expo 界面。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
从 Expo 官方示例中查找与当前 SDK 匹配的集成方式,再按项目需求改造。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
构建适合内部调试的 Expo Development Build,验证 Expo Go 不支持的原生能力。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
为 Expo 应用实现请求、缓存、离线、错误和加载状态。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
把 Expo 或 React Native 逐步嵌入现有 iOS、Android 原生应用。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
建立颜色、间距、字体、圆角、动效和组件变体的一致规则。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
识别 Expo 项目的真实目标,并把任务分派到合适的开发技能和实现路径。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
为新的 Expo Router 项目规划清楚的路由、组件、功能和资源目录。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
创建带请求模型、响应模型、CRUD 和认证依赖的 FastAPI 路由。
原作者:Microsoft Corporation 与 microsoft/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
用 http 包实现 REST API 请求、错误处理、超时和响应解析。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
为简单模型实现可读、可测试的 fromJson 和 toJson 数据转换。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
使用 WidgetTester 验证组件渲染、点击、滚动和文本输入。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
按界面、业务逻辑和数据层整理 Flutter 应用,降低模块耦合。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
使用 LayoutBuilder、MediaQuery 和弹性组件适配手机、平板与桌面。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
配置 flutter_localizations、intl 和 ARB 文件,建立可维护的多语言流程。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
用 MaterialApp.router 和 go_router 等方案配置深链、历史记录和页面导航。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
定位 RenderFlex 溢出、无界约束和滚动嵌套等常见布局错误。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
为 Flutter 组件增加可交互预览,方便检查不同状态和主题。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
把真实用户操作整理成可重复的 Flutter integration_test 流程。
原作者:The Flutter Authors 与 flutter/agent-plugins contributors;许可证:BSD-3-Clause;查看上游来源
分析 Git 提交历史,按功能、修复、文档和维护等类型整理变更日志。
原作者:Microsoft Corporation 与 microsoft/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
用 Pydantic v2 建立 Base、Create、Update、Response 和 InDB 分层模型。
原作者:Microsoft Corporation 与 microsoft/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
用 TypeScript 构建带连接点、状态和交互的 React Flow 自定义节点。
原作者:Microsoft Corporation 与 microsoft/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
用 React、TypeScript、Tailwind CSS 和动效组件构建清晰的深色后台界面。
原作者:Microsoft Corporation 与 microsoft/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
用 Supabase 维护的规则设计和优化任意环境中的 PostgreSQL 数据库。
原作者:Supabase 与 supabase/agent-skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
把 React Web 项目逐步迁移为 iOS、Android 可运行的 Expo 应用。
原作者:650 Industries, Inc.(Expo)与 expo/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
用 TypeScript 和 subscribeWithSelector 构建职责清晰的 Zustand Store。
原作者:Microsoft Corporation 与 microsoft/skills contributors;许可证:MIT;查看上游来源
分析代码仓库并规划层级清晰、适合新人理解的 Wiki 目录。
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为贡献者、资深工程师、管理者和产品经理生成各自关心的入职指南。
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依据源码和可核验证据编写带代码引用与 Mermaid 图的技术说明。
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构建和维护机器人通道、消息处理、身份认证与运行监控。
原作者:Microsoft Corporation 与 MicrosoftDocs/Agent-Skills contributors;许可证:CC-BY-4.0;查看上游来源
检测文本和图片中的风险内容,并设计可解释的审核与申诉流程。
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为图片分析、OCR、对象识别和图像理解选择合适的 Azure AI Vision 能力。
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开发文本分类、情感分析、实体识别、问答和会话理解能力。
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建立企业 API 目录,统一记录接口版本、负责人、规范和生命周期。
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设计和维护 API 网关、策略、鉴权、限流、版本与开发者门户。
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规划、部署和排查 Azure App Service 上的 Web 应用与 API。
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管理 NuGet、npm、Maven、Python 和通用包的源、版本与权限。
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设计和运行大规模并行任务、计算池、队列与失败重试。
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设计 Blob 容器、访问层、生命周期、上传下载和安全访问。
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用工作项、看板、迭代和查询管理需求、缺陷与交付进度。
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在受控的浏览器命令行中使用 Azure CLI 或 PowerShell 管理资源。
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部署和运维无服务器容器应用、作业、流量版本和自动伸缩。
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设计分区、数据模型、查询、吞吐与多区域一致性。
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为数据库快速生成受控的 REST 与 GraphQL API。
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使用 Kusto 查询日志、遥测和大规模时序数据。
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设计数据管道、连接器、调度、增量同步和失败恢复。
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设计和运维托管 MySQL 的网络、备份、性能、复制与高可用。
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设计和运维托管 PostgreSQL 的连接、扩展、备份与性能。
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规划湖仓、Spark 作业、数据治理和机器学习工作流。
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为研发团队配置可管理、可复用的云端开发工作站。
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构建设备、空间和业务实体的数字孪生模型与关系图。
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构建基于事件的系统,设计主题、订阅、过滤、重试和死信。
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设计高吞吐事件流、分区、消费者组、检查点和保留策略。
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规划 SMB 或 NFS 文件共享、权限、同步、快照和性能层级。
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开发和运维事件触发函数,处理绑定、伸缩、监控和部署。
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安全连接和管理设备,处理遥测、命令、设备孪生与生命周期。
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管理应用秘密、证书和加密密钥,并设计轮换与最小权限。
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规划和运维 AKS 集群、网络、身份、升级、伸缩和可观测性。
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用连接器和触发器编排跨系统业务流程,并处理异常与重试。
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管理机器学习数据、训练、模型、端点、流水线和运行监控。
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搭建托管 Grafana 数据源、仪表盘、权限和告警。
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设计指标、日志、追踪、告警和工作簿,定位云应用运行问题。
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为移动应用设计跨平台推送、标签分群和发送监控。
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设计构建、测试、制品、环境审批和部署流水线。
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用策略定义、计划和合规结果约束云资源配置。
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按战略、规划、就绪、迁移、治理和管理阶段组织上云路线。
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从文档、图片、音频和视频中提取结构化字段与业务信息。
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为代码、安装包和发布制品建立可信签名与证书管理流程。
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规划云资源备份、保留、加密、恢复验证和灾难恢复流程。
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快速运行单个或一组容器,并管理网络、存储和资源规格。
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为云应用规划功能、性能和浏览器测试,并整理可重复的质量门禁。
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集中管理应用配置、功能开关和 Key Vault 引用,减少环境差异。
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评估并迁移数据库到 Azure,规划兼容性、停机窗口和回退。
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从发票、收据、表格和合同中提取文字、字段与版面结构。
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为高敏感工作负载选择可信执行环境、机密虚拟机和证明机制。
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结合资源使用和排放数据识别可验证的云碳排改进机会。
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使用 Runbook、更新管理和计划任务自动处理重复的云运维工作。
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开发短信、邮件、聊天、语音和视频等通信功能。
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评估云安全态势、工作负载保护、建议和告警处置。
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为大模型应用接入 Arize AX、OpenTelemetry 与 OpenInference 追踪。
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在 Arize 中创建标注规则、审核队列并管理人工反馈。
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创建、运行并比较模型或提示词实验,查看不同版本的真实表现。
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建立并运行正确性、相关性、忠实度和幻觉等模型评估流程。
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创建、查询、追加和导出用于 AI 评测的 Arize 数据集。
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读取和分析 Arize 中的追踪、跨度和会话,定位智能体运行问题。
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分析基础设施代码或授权账户中的 AWS 资源,形成有证据的成本优化清单。
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通过 CLI 查询和管理项目、仓库、流水线、工作项与制品。
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分析基础设施代码或授权资源组中的 Azure 资源,识别可验证的节省机会。
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读取现有 Azure 资源并生成基于 AVM 的 Terraform 导入与配置草案。
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使用 SWA CLI 创建、配置、调试和部署 Azure Static Web Apps。
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分析 Terraform plan JSON,区分集合排序噪声和真实 Azure 资源变更。
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检查 Bicep 文件中的 Azure Verified Modules,并更新到合适的新版本。
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读取 GitHub 组织或企业的 Copilot 使用数据并整理采用情况。
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通过结构化访谈编写 Dynamics 365 财务与供应链实施蓝图。
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使用 Copilot SDK 构建带工具、流式响应、会话和 MCP 的智能应用。
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把仓库标签或 Project V2 字段批量迁移到组织级 Issue Fields。
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统一仓库标签、Issue 模板、PR 模板、CODEOWNERS、规则和基础 CI。
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按语义化版本和变更日志规范准备 GitHub 项目发布。
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把已有观点和素材整理成适合 LinkedIn 阅读的结构与格式。
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创建、验证和维护 Microsoft 365 Copilot 声明式智能体。
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使用 Microsoft Store Developer CLI 管理应用、提交状态、包和发布流程。
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生成可在 Microsoft Threat Modeling Tool 中打开的 TM7 文件并整理 STRIDE 风险。
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通过 Playwright MCP 在网页中定位字段并辅助填写表单。
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把界面改动的前后截图和标注图整理进 Pull Request 描述。
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在浏览器中汇总和查看指定时间范围内的 GitHub Pull Requests。
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设计或检查不同类型 Salesforce Flow 的批量安全、故障处理与自动化密度。
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把公开应用商店评论按事故、使用摩擦、定价和功能需求整理成优先级清单。
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使用 TypeSpec 定义 REST 操作、认证和 Adaptive Cards,生成 Copilot API 插件。
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使用 TypeSpec 生成 Microsoft 365 Copilot 声明式智能体结构。
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按照 VS Code 扩展规范设计命令名称、显示位置、本地化与可见条件。
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按照 VS Code 扩展规范维护设置、命令、菜单、视图、引导页和代码消息的多语言资源。
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从 WinMD 元数据中查找相机、文件、通知、传感器和网络等 Windows API。
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对照规格与现有实现,找出缺口并生成待办 Issue 草稿。
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把实施计划的各阶段转换为相互关联、可验收的 GitHub Issues。
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把已确认的功能规格整理成结构完整的 GitHub Issue。
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借助 Codebase Memory MCP 探索陌生代码、符号关系、调用链和变更影响。
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把 HTML、PDF、PPTX 或演示内容整理并发布为 GitHub Pages 页面。
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结合真实追踪、评分和人工反馈,系统改进提示词表现。
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为防御性安全审查建立证据、复核、重试和自我校验规则。
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分析文档并为关键事实附上对应页面的高亮截图,便于人工核对。
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根据真实广告数据判断哪些计划该暂停、扩大或继续测试。
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查找 GitHub 项目依赖中可通过 GitHub Sponsors 支持的维护者。
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分析职位描述并辅助调整简历、求职信、Offer 比较和面试后跟进邮件。
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设计购买等转化事件的服务端上报,减少浏览器限制导致的数据缺失。
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结合日历、任务和工作上下文生成次日会议准备与时间安排。
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识别模板化、缺少产品特征的界面,并整理更具体的设计改进方向。
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整理竞品公开广告素材、卖点和漏斗线索,发现可验证的市场机会。
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严格基于用户提供的教材和考纲提炼重点、关键词、图示与练习题。
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围绕可量化目标反复修改、测试、测量并保留有效改进。
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围绕责任边界、成本、定价和采购顾虑设计 AI 产品的市场进入方案。
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生成符合流式 HTTP 和模式约束的 MCP 服务基础实现。
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整理 CI/CD、容器、健康检查、回滚和生产就绪的团队规则。
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按兼容性规则升级 GitHub Actions 依赖,避免旧运行时停止支持。
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审查 Codespaces 启动速度、开发容器体积和资源成本。
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根据技术栈生成项目级 Copilot 说明、角色和基础配置。
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根据实际改动选择合适的 Gitmoji 并生成清楚的提交说明。
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按 Helidon SE 与 MP 的当前方式开发路由、配置和数据访问功能。
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为 Java 应用增加 GraalVM Native Image 支持并逐步处理构建兼容问题。
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为 Vue、React、Svelte、Angular 或 Nuxt 项目安装并配置流式 Markdown 渲染。
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根据业务目标创建使用 MCP 工具的声明式智能体配置。
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整理智能体部署、版本、权限和运行维护的标准步骤。
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为 MCP 场景设计可在 Microsoft 生态展示的 Adaptive Cards。
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在 .NET、TypeScript 或 Python 项目中接入 Microsoft Graph SDK 与认证流程。
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为 Paper、Spigot 或 Bukkit 服务端开发命令、事件和任务插件。
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为 MkDocs 文档站生成并维护结构一致的多语言内容。
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使用 CommunityToolkit.Mvvm Messenger 在 ViewModel 和组件之间实现解耦通信。
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将 Oracle PL/SQL 存储过程转换为 PostgreSQL PL/pgSQL,并保留业务语义。
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把 .NET Oracle 数据访问代码逐步迁移为 Npgsql 与 PostgreSQL 实现。
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扫描 .NET 解决方案并整理 Oracle 到 PostgreSQL 的分阶段迁移总计划。
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把迁移中发现的行为差异整理成可复现、可分派的缺陷报告。
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对照已知行为差异审查迁移代码中的兼容风险。
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为 .NET 数据访问代码创建以 Oracle 现有行为为基线的集成测试。
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为 .NET 解决方案建立隔离的 xUnit 迁移集成测试项目。
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为单个 .NET 项目的 Oracle 到 PostgreSQL 迁移制定完整集成测试范围。
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把 Pester 5 的传统 Should 语法迁移到 Pester 6 新断言形式。
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使用 Phoenix CLI 获取和分析 LLM 应用的追踪、数据集与实验结果。
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按 OpenInference 语义规范为智能应用增加 Phoenix 追踪和自定义跨度。
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使用 Phoenix 为 LLM 应用建立评测器、样本和可重复实验。
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使用 Pinecone 设计可持久化的检索增强生成和智能体记忆流程。
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使用 PAC CLI 和 SDK 生成 Power Apps Code App 项目骨架。
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生成面向 Copilot Studio 的 Power Platform 自定义连接器与 MCP 接入结构。
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把业务需求或会议记录整理成 Power Platform 技术方案与实施边界。
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使用 Python 构建可观测、可恢复的 Azure IoT Edge 消息处理模块。
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规划 Qdrant 更换嵌入模型时的双写、重建索引和无停机切换。
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根据兼容矩阵排查 React 18.3.1 与 React 19 的第三方依赖问题。
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诊断并修复 React 18 类组件自动批处理带来的状态更新差异。
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把类组件中的不安全生命周期方法迁移为 React 18 兼容实现。
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处理 React 19 中 act、Simulate 和 StrictMode 相关测试变化。
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提供 React 19 API、Ref 和 Context 变化的源码迁移参考。
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把旧式字符串 Ref 迁移为 createRef、回调 Ref 或现代模式。
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为 Rhino 8 编写和排查 RhinoPython、RhinoScript 与 RhinoCommon 脚本。
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检查 Apex 的批量安全、共享模型、CRUD/FLS 和 SOQL 注入风险。
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按 SLDS、可访问性和数据安全要求审查 LWC、Aura 与 Visualforce 组件。
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把产品定位、首批客户和上市节奏整理成可执行的早期增长计划。
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从客户问题、替代方案和差异证据中形成清楚、可验证的市场定位。
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设计激活、留存、免费转付费和自然扩张的产品增长路径。
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用分阶段方法规划企业客户从签约到实现价值的上线过程。
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梳理复杂企业客户的角色、需求、风险和推进路线。
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规划合作伙伴分层、共同营销、线索归属和业绩衡量机制。
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设计开发者计划、合作机制和生态增长路径。
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查询微软官方 API 参考和代码样例,核对 SDK 用法与版本。
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从微软官方文档查找概念、教程和当前代码示例。
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依据 Microsoft Learn 资料创建面向微软技术的智能体技能。
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比较按席位、按用量和分层套餐,为技术产品整理可解释的定价方案。
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分析音频、图片、视频和文本中的合成迹象,并整理可解释的风险证据。
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设计会议、指标汇报、季度规划和决策记录的固定节奏。
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把经营数据、风险和下一步计划整理成董事会材料或投资人更新。
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从缺失功能和实施优先级生成结构清楚的开发规格与议题草稿。
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使用 HTML5 Canvas 绘制面包板、元件和连线的教学示意图。
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从代码和配置角度检查 iOS 应用可能遇到的上架问题与审核风险。
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为 Web 应用接入 Azure Application Insights,并设计有用的日志、指标和追踪信息。
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按 pacman、systemd 和滚动更新特点排查 Arch Linux 系统问题。
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设计 Arduino 设备接入 Azure IoT Hub 与 IoT Edge 的安全通信方案。
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为 ASP.NET Core 项目生成并优化 Dockerfile、构建上下文和运行配置。
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为传统 ASP.NET Framework 项目设计 Windows 容器镜像和构建文件。
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为 Python 项目配置 AWS CDK 开发环境、目录和基础依赖。
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使用可复用查询和时间线方法分析 CloudWatch 日志、指标与告警。
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依据 AWS Well-Architected 方法检查可靠性、安全、成本、性能和运维能力。
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结合监控和日志判断 AWS 资源异常的可能原因并形成修复计划。
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用自然语言整理对 EC2、S3、RDS、Lambda 等 AWS 资源的只读查询。
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使用 azd 创建、配置、迁移和排查 Azure 应用项目。
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查询 Azure 零售价格并按资源规格整理成本估算。
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使用 az acr 管理 Azure Container Registry 的镜像、构建、任务与访问配置。
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把设备、网络、数据、安全和运维需求整理成可分阶段实施的物联网方案。
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根据实际操作需求比较 Azure 内置角色并选择够用但不过度的权限。
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依据 Azure Well-Architected Framework 检查系统的可靠性、安全、成本与运维设计。
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分析 Azure 资源健康、日志和遥测,整理故障原因与处理建议。
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读取 Azure 资源关系并生成清楚的 Mermaid 架构图。
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在部署 Bicep 前检查语法、权限、变更范围和 what-if 结果。
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检查 Python 与 BigQuery 数据管道的成本、幂等性和生产可维护性。
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根据访问模式设计 Azure Cosmos DB 的容器、分区键和文档结构。
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把具体业务需求整理成 Dataverse Python 集成结构和实现步骤。
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提供 Dataverse Python SDK 初始化、CRUD、批量和分页的基础示例。
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生成带错误处理、分页和安全配置的 Dataverse Python 集成代码。
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用 Python 实现 Dataverse 的批量处理、错误恢复和性能优化模式。
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按 EF Core 当前实践设计查询、映射、迁移和数据访问代码。
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结合 dnf、systemd 和 SELinux 排查 Fedora 系统问题。
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在 API、数据模型、认证和日志设计中落实数据最小化与用户权利。
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使用 ExtendScript 编写和排查 Adobe Illustrator 自动化脚本。
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理解并设计 Fabric Lakehouse 的数据组件、处理流程和 AI 使用方式。
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使用 Snowflake CLI 创建、调整并验证语义视图和指标定义。
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使用 HTML5 Canvas、WebGL 和 JavaScript 构建网页游戏与轻量引擎。
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对贷前建模数据做质量检查、缺失分析和变量初筛。
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在授权范围内盘点敏感数据流和暴露面,评估潜在泄露影响。
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根据项目特点选择并维护就绪度检查策略,让评分口径与团队实际工作一致。
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检查代码仓库是否具备让智能体稳定参与开发的基础条件,并生成可查看的评估报告。
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把已经明确的角色、任务和边界整理成可交付的智能体提示文件。
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依据真实仓库结构生成项目级智能体说明文件,减少反复交代开发约定。
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创建或审查覆盖 Web、桌面和移动端的可访问设计规范。
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为 C# 类型和公共成员补充准确、可生成文档的 XML 注释。
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按 .NET 当前实践处理 async/await、取消、异常和并发边界。
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按系统化步骤检查 CentOS 的服务、日志、网络、磁盘、进程和软件包问题。
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把现有 GitHub Actions 流水线整理成触发条件、权限、任务和产物清楚的维护规格。
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系统检查 Debian 的 systemd、APT、网络、存储、权限和日志问题。
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根据项目语言和现有格式生成或完善统一的 .editorconfig。
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使用 Python 为 FreeCAD 创建参数化模型、宏和重复建模流程。
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依据变更目的和仓库现状创建符合 Git Flow 约定的功能、修复或发布分支。
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根据实际差异选择文件并生成符合项目约定的提交信息。
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使用 ImageMagick 完成缩放、裁剪、格式转换、压缩和批量图片处理。
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为 Java 类型、方法和公共接口补充符合规范的 Javadoc。
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把过长或职责混杂的 Java 代码提取成命名清楚、可测试的方法。
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安全移除不再使用或不该由调用方传入的 Java 方法参数。
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把 Java 项目从 javax 命名空间逐步迁移到 Jakarta EE 当前版本。
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按 Kotlin 与 Spring Boot 的语言特性实现清晰、可测试的后端应用。
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通过命令行查看和调用 MCP 服务公开的工具、资源和提示。
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为使用 next-intl 的 Next.js 项目增加语言包、路由和回退配置。
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使用 PDFtk Server 合并、拆分、旋转、填写和检查 PDF 文件。
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使用官方客户端把 Python、JavaScript、Java、Go 等应用接入 Qdrant。
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从索引、查询参数、向量配置、硬件和数据分片定位 Qdrant 性能瓶颈。
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根据数据量、查询并发和可用性目标规划 Qdrant 的分片、副本与集群扩容。
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通过标注样本、查询分析和参数实验改善向量检索的准确率与召回率。
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为 Qdrant 版本升级制定兼容检查、备份、灰度、验证和回退步骤。
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建立 Qdrant 的容量、延迟、错误、索引和集群健康监控。
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比较本地、容器、集群和托管方式,为 Qdrant 选择可维护的部署结构。
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使用 TypeSpec 为 API 补充 GET、POST、PATCH、DELETE 操作与清楚的参数响应。
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编写、排查和维护 Windows BAT/CMD 脚本,处理常见文件、环境和命令行任务。
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先说明回答当前问题还需要哪些文件、日志或业务信息,避免信息不足时硬猜。
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依据提交记录和当前代码讲清项目如何演进、关键决策和模块关系。
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按照目标仓库已有规则准备议题、分支、修改、测试和贡献说明。
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为现有 Python 代码补充教学注释、结构说明和循序渐进的使用教程。
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在修改代码前列出与任务真正相关的文件、模块、调用关系和验证入口。
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生成依赖和目录清楚、可以直接构建测试的 Kotlin Spring Boot 项目骨架。
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把正式文档和真实命令整理成一页简明、可验证的工具速查说明。
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把一个功能需求拆成代码位置、实现步骤、依赖关系和验收条件。
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根据目的、对象和已有语气起草清楚、自然且可人工确认的商务邮件。
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把一个主题整理成可运行的工作坊目录、步骤、练习、答案和检查方式。
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把零散完成事项整理成带背景、行动、结果和证据的成果清单。
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从用户提供的操作录屏中识别重复步骤,并生成可检查的自动化脚本。
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通过逐项确认目标、输入、限制和交付物,把一句模糊要求整理成可执行提示。
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在保持行为不变的前提下拆分复杂方法,降低认知复杂度并补足验证。
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根据当天目标生成可在浏览器查看和更新的轻量任务看板。
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根据网站公开结构创建便于智能模型理解的 llms.txt 页面索引。
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把已经反复验证的经验从临时记忆合并到长期项目规则中。
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把真实工作成果、反馈和改进计划整理成绩效自评、同事反馈或管理评价草稿。
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把缺陷诊断、修复、验证和遗留问题整理成一张可核对的处理回执。
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为现有网页设计、实现并验证可被智能体调用的 WebMCP 工具接口。
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为开发环境安装和配置 LSP,提供跳转、引用、悬停和类型信息。
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把项目文档中的实体、关系和来源整理成可持续积累的本地知识图谱。
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把一次任务中可复用的教训按领域整理为清楚、可检索的项目记忆。
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使用 CommunityToolkit.Mvvm 实现可观察属性、命令、消息和界面状态。
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检查 .NET 项目的异步、依赖注入、配置、日志、错误处理和资源使用是否合理。
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为 .NET 应用设计正确的 UTC 存储、时区转换、夏令时和 RFC 3339 输出。
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判断 .NET 代码中的设计模式是否真正降低耦合并改善可测试性。
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评估并分阶段升级 .NET 目标框架、依赖和构建配置。
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创建类型清楚、验证完整并带标准 OpenAPI 文档的 ASP.NET Minimal API。
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使用 NUnit 编写包含参数化、生命周期和断言的 .NET 自动化测试。
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使用 TUnit 为现代 .NET 项目创建异步、数据驱动和可组合的测试。
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使用 xUnit 为 .NET 代码编写清晰、可维护的单元与数据驱动测试。
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配置或运行 CodeQL 静态分析,帮助定位常见代码安全缺陷并整理可复核结果。
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为 GitHub 仓库编写或审查 Dependabot 配置,控制依赖检查范围、频率和更新策略。
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把应用或基础设施变更整理成分阶段发布、监控、验收和回退计划。
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使用 Fluent UI Blazor 组件构建一致、可访问的 .NET Web 界面。
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使用 Go MCP SDK 生成结构清晰、便于部署和测试的 MCP 服务。
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按当前项目结构实现和审查 Spring Boot 接口、服务、配置与异常处理。
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在不改变数据内容和结构的前提下,按可复现随机种子重排 JSON 数组。
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使用 Kotlin 与 JVM 生态生成 MCP 服务、工具接口和测试。
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扫描指定范围内的 Markdown 文档,更新目录、标题和链接索引。
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为使用 CommunityToolkit.Mvvm 的应用设计清楚的服务注册、生命周期和测试替身。
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检查、添加、更新和整理 .NET 项目的 NuGet 包与版本约束。
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使用 Penpot 的开放设计工作流整理页面结构、组件、交互和设计交付。
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把旧版 PowerShell Pester 测试逐步迁移到当前语法和执行模型。
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分析 DAX 度量的筛选上下文、迭代方式和执行成本,改善正确性与性能。
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从模型、DAX、可视化、查询和刷新链路定位 Power BI 性能瓶颈。
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根据使用者目标优化报表信息层级、图表选择、筛选和移动端体验。
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审查 Power BI 语义模型的表结构、关系、度量、刷新和可维护性。
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分析 Python 测试覆盖缺口,为关键行为补充有业务价值的 pytest 测试。
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使用 Python MCP SDK 生成包含工具、资源、配置和测试的服务项目。
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整理 Python 包结构、元数据、测试和构建流程,生成可检查的 PyPI 发布产物。
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使用 Ruby SDK 生成包含工具、资源和测试的 MCP 服务骨架。
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在 Python 项目中按可控批次运行 Ruff,处理可自动修复问题并复核差异。
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为 Spring Boot 应用设计单元、切片和集成测试,覆盖控制器、服务和数据层。
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使用 Swift 生态工具生成 MCP 服务、工具声明和基础测试。
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使用 vcpkg 管理 C/C++ 库、清单、版本和跨平台构建依赖。
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评估并规划 WPF、UWP 或旧 Windows 桌面界面向 WinUI 3 的迁移。
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从真实项目文件提炼命名、结构、错误处理、测试和提交约定。
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对数字、引用、时间、来源和执行结果进行独立复核,减少看似合理但未经证实的结论。
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根据明确需求生成可构建、可测试的 Spring Boot 项目骨架和基础配置。
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为截图、流程图和产品图片添加箭头、编号、遮挡与简洁说明。
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从目标、上下文、工具、步骤和结果入手,定位智能体任务失败或效果不稳定的原因。
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为长流程智能体任务建立状态、验证、日志、恢复和人工交接机制。
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根据任务边界选择一组最小、兼容且可验证的技能,避免重复安装和权限膨胀。
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在智能体执行高影响操作前,整理目标、证据、权限、影响和回退方案供人工确认。
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根据代码结构、构建命令和测试方式生成供开发者与 AI 使用的项目协作说明。
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依据网站当前公开内容更新 llms.txt,让搜索与智能模型更容易理解站点结构和核心页面。
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按真实用户路径检查网页功能、交互、响应式布局和常见异常,形成带证据的问题清单。
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把冗长需求、讨论或提示压缩成保留目标、约束和验收条件的短版本。
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为类、接口、依赖、生命周期和扩展点生成结构清楚的组件说明。
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根据影响范围、紧急度、依赖和处理成本,对项目阻碍进行可解释排序。
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从信息层级、排版、色彩、响应式和可访问性出发实现更成熟的前端页面。
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使用当前 .NET MCP SDK 设计和实现工具、资源、提示与测试。
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使用 System.CommandLine 为 .NET 项目增加、修改和审查命令、参数与帮助。
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根据仓库现状生成供 AI 编码助手使用的项目规则和开发约束。
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使用 MSTest 现代断言和数据驱动能力编写 .NET 测试。
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借助 Chrome DevTools MCP 分析页面交互、网络、性能和运行错误。
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创建和修改 Draw.io 流程图、架构图及可编辑 XML 文件。
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从 Entity Framework Core 模型生成 D2 实体关系图和数据库说明。
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把 React 旧 Enzyme 测试转换为更贴近用户行为的 Testing Library 测试。
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根据文字说明生成可继续编辑的 Excalidraw 流程图和架构草图。
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使用 JUnit 5 编写包含参数化和数据驱动场景的 Java 单元测试。
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使用 Java MCP SDK 与可选 Spring Boot 生成完整服务项目。
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使用 Jest 编写结构清楚、隔离合理的 JavaScript 和 TypeScript 测试。
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把 Markdown 与本地图片转换为排版整洁的 Word 文档。
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创建、重构和审查 .NET 或 Python 的 Microsoft Agent Framework 项目。
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根据 OpenAPI 规格生成包含接口、模型和基础工程结构的应用代码。
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使用 PHP SDK 生成包含工具、资源、提示和测试的 MCP 服务。
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使用 PlantUML 文本模式生成适合终端和纯文本环境的 ASCII 图表。
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根据真实用户场景和页面行为生成可维护的 Playwright 自动化测试。
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通过 Playwright MCP 观察页面结构、状态和可测试交互,形成测试路径。
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针对 PostgreSQL 特性、数据类型、事务和安全审查 SQL 与数据库代码。
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利用 PostgreSQL 执行计划、索引和特有数据类型改善查询与模型性能。
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设计星型模型、关系、度量和性能合理的 Power BI 语义模型。
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在升级时保留并正确使用过渡、延迟值、Suspense 和 React 19 新异步能力。
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使用经过整理的检索模式发现 React 18 与 19 升级前的兼容风险。
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按容器和展示职责拆分 React 组件,减少数据逻辑与界面耦合。
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把 React 旧版 contextTypes 等模式迁移到现代 Context API。
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使用官方 Rust rmcp SDK 生成工具、资源、提示和测试齐全的 MCP 项目。
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创建、更新和审查 .NET 或 Python 的 Semantic Kernel 智能应用。
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比较不同 SQL Server 表的结构、行数和字段差异,形成迁移或 ETL 核对报告。
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使用 MCP TypeScript SDK 生成包含工具、资源和测试的服务项目。
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为 Vue 3、TypeScript、Vitest 和 Pinia 组件及状态逻辑编写单元测试。
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检查现有实现并在保持行为的前提下改善结构、可读性和维护成本。
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规划和修改 WordPress、Drupal、Wix、Webflow 等常见内容管理系统。
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通过提问、例子和小练习帮助初级开发者理解代码与解决问题。
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把大型需求中的单个功能整理为可开发、可测试的产品需求。
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把一个大型产品方向整理成目标、用户、范围、指标和阶段清楚的 PRD。
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根据 PRD 形成系统边界、组件、接口、数据和部署层面的高阶架构。
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通过提取、重命名、拆分和类型改进等方式降低代码复杂度。
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根据新增需求、重构或依赖升级更新已有实施计划。
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通过逐帧截图、标注和节奏控制制作功能演示、缺陷复现与说明动图。
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把新需求和现有实现变化同步到技术规格、接口和验收标准。
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把开发工作拆成最小但有意义的修改,每一步都检查方向和结果。
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使用 GSAP 或 Framer Motion 实现滚动触发、视差、固定区块和文本动画。
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使用 Playwright 和图像工具捕获全页、局部及不同交互状态的界面截图。
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在多文件重构前调查现状并形成分步骤、可回退的计划。
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把目标拆成大型需求、功能、故事、测试和依赖清楚的执行计划。
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根据项目文件和现有文档生成结构清楚、与代码一致的 README。
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先生成可验证的代码库说明,再规划逐步升级与现代化改造。
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识别代码库使用的语言、框架、数据存储和构建工具,生成可核验的技术栈说明。
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梳理应用从入口到数据、服务和外部系统的完整业务与技术流程。
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依据 OWASP Agentic Security Initiative 风险检查智能体代码和工具链。
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检查智能体依赖、插件、技能、MCP 服务和模型来源的供应链风险。
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用量化指标、评分规则和迭代样本评估智能体输出质量。
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为能够调用工具和外部系统的 AI Agent 建立权限、审计、限流与安全控制。
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为多智能体开发团队规划角色、任务依赖、交付物和质量检查。
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检查提示词中的安全、偏见、注入、隐私和有效性问题。
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把 Excel 工作簿转换为便于检索、分析和总结的 Markdown。
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检查工作流权限、第三方 Action 固定版本、秘密使用和不可信输入。
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审查工作流耗时、缓存、并发和重复任务,减少 CI 时间与费用。
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把 Markdown 转换为结构清楚、可进一步样式化的 HTML。
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通过真实协议会话核对 MCP 服务能力、错误路径和文档一致性。
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审查 MCP 服务实现中的认证、参数、工具权限、输出和审计风险。
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检查 MCP 配置中的明文密钥、命令注入、未固定依赖和过宽权限。
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把 PDF 内容提取为结构化 Markdown,便于搜索、总结和二次整理。
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根据项目真实结构生成清楚的安装、使用和维护说明。
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检查 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等 SQL 的安全、正确性和可维护性。
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结合执行计划、索引和真实负载改进 SQL 查询性能。
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把 Word 文档转换为便于版本管理和检索的 Markdown。
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根据可靠性、性能、消息、安全和部署要求选择云系统设计模式。
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把产品想法整理成问题、用户、范围、流程、指标和风险清楚的 PRD。
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分析代码库并补齐 AGENTS.md、开发说明、质量门禁和协作模板。
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为真实文件和关键行生成分步骤、面向不同角色的代码导览。
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系统阅读现有代码库,整理架构、模块边界、数据流和开发入口。
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从需求、测试、代码审查和运行证据多层检查项目质量。
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为指定代码补充解释设计意图和关键概念的教学型注释。
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配置和处理代码仓库中的密钥扫描、推送保护与告警。
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从现有代码库中识别可复用的优质实现并整理成团队范例。
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生成包含议题、决定、行动项、负责人和期限的简洁会议纪要。
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根据代码库现状生成供 AI 开发助手读取的 AGENTS.md。
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为不同语言和框架生成更小、更安全的多阶段容器构建文件。
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把功能、重构或升级需求整理成分阶段、可验证的实施计划。
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把解决方案的目标、接口、数据、异常和验收标准写成技术规格。
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为技术选型、研究结论或重要决策建立来源、主张和反证关系。
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为存在关键不确定性的技术问题建立有时限、有结论的预研任务。
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根据实际差异编写强调改动原因和影响的提交信息。
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把零散需求整理成目标、输入、约束、输出和验收清楚的提示词。
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用 ADR 记录重要架构选择的背景、方案、取舍和后果。
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根据需求和实现计划生成风险导向的测试策略、用例和质量门禁。
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把故障时间线、影响、根因、恢复和改进项整理成无责复盘报告。
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按照资产、信任边界和 STRIDE-A 方法分析系统风险与缓解措施。
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把无结构或弱结构文本整理成清楚的 Markdown 文档。
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把模糊或偶发的故障整理成最小、可重复、带证据的复现步骤。
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通过真实浏览器检查响应式、可访问性、视觉一致性和布局问题。
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检查落地页的信息层级、信任、行动路径和转化阻力。
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根据任务类型生成一致、清楚、便于检索的 Git 分支名称。
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按照 Conventional Commits 生成结构化、可读的 Git 提交说明。
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用明确样本和可重复评测推动 AI 功能或复杂逻辑迭代。
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按照教程、操作指南、参考和解释四类结构编写软件文档。
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分析技术栈和模块关系,生成可维护的系统架构说明。
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分析目录职责、模块边界和文件放置规则,形成可维护的结构说明。
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先用失败测试证明需求或问题,再以最小实现让测试通过并在保护下整理代码。
为 Agent Engine 等 AI 智能体运行环境规划指标、日志与告警规则。
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调用 Google Cloud Agent Engine 的流式、异步和会话推理接口。
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建立从线上样本、评测数据集、自动评估到改进验证的智能体迭代流程。
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在 Vertex AI 中创建、比较和管理提示词模板与版本。
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查看、注册、更新和治理 Vertex AI Model Registry 中的模型版本。
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在 GKE 上规划和运行模型推理工作负载,包括加速器、网关与伸缩。
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评估并实施 GKE 控制平面、节点和工作负载的版本升级。
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为 GKE 工作负载整理日志、指标、追踪、仪表盘和告警。
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评估 GKE 工作负载的可用性、故障恢复、容量和发布风险。
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使用 gcloud 和 kubectl 查看、创建和维护 GKE 集群与工作负载。
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为 GKE 工作负载规划备份、恢复演练、RPO 和 RTO。
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规划多个团队或业务共享 GKE 集群时的隔离、配额、权限和网络边界。
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为 GKE 工作负载选择并配置持久卷、存储类别、快照与数据保护。
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把现有应用整理成可在 Google Kubernetes Engine 上运行的工作负载。
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配置和排查 Pod、节点及工作负载的自动扩缩策略。
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分析 GKE 集群、命名空间和工作负载成本,提出可验证的优化建议。
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为团队建立可重复使用的 GKE 应用模板、发布规范和默认安全配置。
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检查和规划 GKE 集群网络、服务暴露、负载均衡与网络策略。
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为 GKE 工作负载选择或定义计算类别、节点能力和调度条件。
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依据 Google Cloud 架构完善框架评估可用性、恢复能力和用户体验目标。
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依据 Google Cloud 架构完善框架检查身份、数据、网络和运维安全。
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读取 Google Cloud IAM Recommender 建议,帮助发现长期未使用或过宽的权限。
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管理 Vertex AI RAG Engine 的语料库、文件、检索配置和运行状态。
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使用 Google Cloud Workload Manager 检查工作负载配置并查看评估结果。
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查询、创建和维护 Google Cloud AlloyDB 集群、实例与数据库。
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在 BigQuery 中使用 SQL 完成模型训练、评估、预测和生成式 AI 分析。
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使用命令行或 SQL 查看数据集、查询表、分析作业并管理常见资源。
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查看和管理 Bigtable 实例、集群、表、列族与行数据。
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把容器或源代码部署到 Cloud Run,并查看服务、版本、日志和流量配置。
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查看和维护 Google Cloud SQL 实例、数据库、用户、备份与连接配置。
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根据当前任务找到合适技能,并按技能边界正确使用。
构建、审查和升级 ASP.NET Core Web 应用。
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通过 Tenor API 搜索和下载 GIF 动图。
用清楚的分支、提交和版本策略组织代码变更。
读取 GitHub Actions 检查和日志,定位 PR 持续集成失败原因。
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通过 gh 或 REST 创建、搜索、分诊和更新 GitHub Issue。
管理从分支、提交、开启 PR、检查 CI 到合并的完整流程。
处理仓库克隆、创建、Fork、远程、Release 和基础配置。
通过 git、gh 或 REST 查看 PR 差异并整理审查意见。
查看当前 PR 的评论,整理需要修改的问题并逐项响应。
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配置 GitHub HTTPS 令牌、SSH 密钥或 gh CLI 登录。
调试和扩展 Hermes Docker 镜像中的 s6-overlay 服务树。
通过持久浏览器会话快速反复检查 Web 和 Electron 界面。
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使用真实浏览器完成导航、表单、截图和 UI 流程调试。
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扫描代码库中的结构瓶颈,从真实调用路径中选择改进点。
梳理模块边界、对外接口和内部实现深度。
对 Issue 和外部 PR 进行分类、验证和执行准备。
把原始素材排成循序渐进的阅读节点和信息节奏。
从笔记、对话和想法中发现可用素材,暂不强行套入结构。
把模糊想法拆成有顺序的调查问题和决策节点。
从角色图、品牌素材或参考图制作并验证动画宠物精灵图。
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同时检查代码变更是否符合项目标准和原始需求。
把模糊意图整理成具体、可衡量和有成功标准的目标。
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分析 Git merge 或 rebase 冲突,保留双方有效业务意图。
从 API 文档、OpenAPI 或现有脚本构建可组合的 CLI。
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使用 OpenStreetMap、Nominatim、Overpass 和 OSRM 查询地点、周边和路线。
先核对审查意见的技术依据,再决定如何修改。
把已确认计划交给独立 AI 执行者,并进行两阶段审查。
原作者:Hermes Agent (adapted from obra/superpowers);许可证:MIT;查看上游来源
按已确认的实施计划分批执行,并在检查点复核结果。
把已有对话中的目标、约束和决定整理成 PRD。
在追问方案的同时建立术语表和架构决策记录。
识别可以同时处理的独立任务,并给不同 AI 执行者清楚分工。
在实现完成后整理测试、合并、PR 和清理选项。
在写代码前通过问题、备选方案和取舍把设计想清楚。
根据已确认的 PRD 或任务清单完成代码实现。
在提交或合并前检查安全、正确性和项目质量门禁。
原作者:Hermes Agent (adapted from obra/superpowers + MorAlekss);许可证:MIT;查看上游来源
为项目配置 Husky、lint-staged、格式化、类型检查和测试。
把已有素材逐段整理成有清楚主线的文章。
为旧 API、旧功能和旧系统制定可回退的迁移路线。
对关键技术判断引入独立反向审查,降低过度自信带来的错误。
把计划、规格或 PRD 拆成可独立领取和验收的任务。
通过 OpenHue CLI 管理本地 Hue Bridge、房间、场景和灯光。
在 macOS 上通过 memo CLI 创建、搜索和编辑 Apple 备忘录。
在 macOS 上通过 remindctl 新增、查询和完成提醒事项。
在 macOS 上打开“查找”并辅助查看本人设备或 AirTag 状态。
为 Chainlink 数据预言机、CCIP 跨链消息和数据源接入提供开发指引。
为深度研究、共识规划、验证执行和分诊组织多智能体流程。
在 macOS 上通过 imsg CLI 读取和发送 iMessage 或短信。
由 Hermes 调度本地 OpenCode CLI 处理功能开发和代码审查。
提供多种公开网站的布局、色彩和组件风格参考。
原作者:Hermes Agent + Teknium (design systems sourced from VoltAgent/awesome-design-md);许可证:MIT;查看上游来源
按关键词、作者、分类或论文编号检索 arXiv 公开论文。
使用 MusicGen 和 AudioGen 在本地生成音乐或环境声音。
用声明式组件构建、评估和自动优化提示词、RAG 与多步骤 AI 流程。
用 llama.cpp 和 GGUF 模型在 CPU、Apple Silicon 或常见 GPU 上运行本地大模型。
用互相链接的 Markdown 页面建立和查询本地大模型知识库。
通过 Node.js Inspector 和 Chrome DevTools Protocol 排查断点、变量与运行流程。
从 PDF、扫描件和常见办公文档中提取可检索的文字与结构。
使用 pdb 和 debugpy 调试 Python 进程、异常、断点与变量。
订阅并检查 RSS 或 Atom 更新,持续跟踪网站和博客的新内容。
使用 vLLM 部署高吞吐的大模型推理服务,并处理量化和多卡配置。
使用 Segment Anything Model 按点、框或掩码从图片中分割目标。
使用 lm-eval-harness 对本地或自建模型运行 MMLU、GSM8K 等标准评测。
按常见机器学习会议结构整理实验、图表、引用和论文稿件。
把文字、图像或简单构思转成可在终端和纯文本中展示的 ASCII 艺术。
安装、运行和管理 ComfyUI,并通过本地工作流生成图片、视频或音频。
编写、校验并导出 DESIGN.md 设计令牌规范,统一界面颜色、字号和间距。
根据自然语言生成架构图、流程图、ER 图和 UML,并导出常见图片格式。
生成可继续编辑的 Excalidraw JSON,用于流程图、架构图和时序图。
连接持续运行的 Jupyter 内核,反复执行 Python 并保留变量与计算状态。
连接 stdio 或 HTTP MCP 服务,读取工具并把它们注册给桌面端使用。
统计代码库的语言、文件和代码行分布,快速了解项目组成。
从多种布局与视觉风格中选择合适方案,把重点信息整理成信息图。
按照 NES、Game Boy、PICO-8 等时代色板制作像素画和简单动画。
用可独立打开的 HTML 和 SVG 绘制系统架构、云服务与基础设施关系图。
原作者:Cocoon AI (hello@cocoon-ai.com), ported by Hermes Agent;许可证:MIT;查看上游来源
使用 Pretext 把文字作为几何元素,制作 ASCII、动态排版和互动网页。
根据文章结构统一规划配图类型、画面风格、比例和色彩。
快速做出两到三个 HTML 界面草图,用真实布局比较不同设计方向。
原作者:Hermes Agent (adapted from gsd-build/get-shit-done);许可证:MIT;查看上游来源
把教程、人物故事或知识内容拆成有连续叙事的漫画分镜。
减少模板化和生硬表达,让中文或英文内容更像真实的人在说话。
原作者:Siqi Chen (@blader, https://github.com/blader/humanizer), ported by Hermes Agent;许可证:MIT;查看上游来源
通过本地命令行生成频谱、梅尔谱、色度和 MFCC 等音频特征。
用 Git worktree 为并行功能或试验建立彼此隔离的工作目录。
读取、创建和检查 PDF,并通过页面渲染确认版式是否正常。
原作者:openai;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
使用 Windows App SDK 和 WinUI 3 搭建、设计和维护 Windows 桌面应用。
原作者:openai;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
整理正式上线前的检查、灰度、监控和回退安排。
在不改变现有行为的前提下,让代码更清楚、更容易维护。
把当前对话、决定和未完成工作整理成另一位执行者能接手的交接说明。
把还比较模糊的想法整理成清楚、能继续推进的方案。
为应用补充日志、指标、追踪和告警,让线上问题有证据可查。
优先依据官方文档和项目源码做技术决策,减少过时用法。
把较大的功能拆成可以逐步实现、逐步验证的小改动。
分析 Git 历史,找出敏感代码的维护责任、集中度和交接风险。
原作者:openai;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
根据真实代码和系统边界整理资产、信任边界、风险路径与缓解措施。
原作者:openai;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
针对具体语言和框架检查常见安全问题,并给出可执行改进。
原作者:openai;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
在宣布任务完成之前运行真实检查,并用结果支持结论。
整理项目规则、说明文件和必要背景,让开发助手拿到刚好够用的信息。
用较低成本的可运行原型验证业务逻辑、交互或多个设计方向。
按照标准结构创建、修改并检查 AI 技能包。
用可重复的证据链定位难复现错误和性能退化的根因。
在 Windows、macOS 或 Linux 上截取全屏、窗口或指定区域。
原作者:openai;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
按照先写失败测试、再实现、最后整理代码的节奏开发功能。
根据现有项目和学习目标,把一个概念或技能讲明白。
为课程或训练内容建立练习、解答和说明的标准目录。
在动手编码前,把目标、边界、接口和验收标准写成可执行规格。
通过一次只问一个重点问题,把真正想解决的事情问清楚。
把业务里的角色、对象、规则和关系整理成团队统一语言。
用清楚的触发条件、步骤和验证规则编写可重复使用的技能。
帮助设计稳定、清楚、可演进的 REST、GraphQL 或模块接口。
搭建和维护持续集成、自动测试、质量门禁与部署流程。
处理使用 Firebase 产品或服务的 Web 与移动应用项目。
原作者:google;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
更安全、有效地使用 gcloud CLI 管理 Google Cloud 服务。
原作者:google;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
创建、整理和修改 Jupyter Notebook,适合实验、数据探索和教程制作。
原作者:openai;许可证:Apache-2.0;查看上游来源
通过 Netlify CLI 发布、托管或连接网站项目。
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在 Obsidian 仓库中搜索、创建和整理笔记、双向链接与索引。
将网站和应用部署到 Vercel,并处理常见的项目连接与发布配置。
从正确性、可维护性、安全性和性能等角度检查代码改动。
帮助构建有完整交互和工程质量的用户界面,适用于组件、布局、状态和体验优化。
检查用户输入、认证、数据存储和外部集成中的常见安全风险。
定位和改善应用速度、资源占用与核心体验指标问题。
把公共接口、架构选择和重要变更整理成可维护的技术文档。
通过调整结构、表达和节奏,让文章更清楚、更紧凑。
使用浏览器开发者工具检查页面 DOM、交互、网络请求和运行状态。
把明确的目标或需求拆成有先后顺序、可执行和可验收的任务。
用可重复的排查步骤定位根因,并验证修复是否真正生效。