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测试驱动开发流程编排专家
tdd-orchestrator
sickn33/agentic-awesome-skills
353
此技能作为 TDD 编排专家,指导用户遵循红绿重构循环,协调多代理测试工作流。它确保全面的测试覆盖率,强制执行最佳实践,并集成 AI 辅助测试生成,适用于需要严格测试策略、持续集成和跨多种编程语言及框架的质量保证的复杂项目。
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测试驱动开发工作流循环
tdd-workflows-tdd-cycle
sickn33/agentic-awesome-skills
396
执行全面的测试驱动开发工作流,严格遵循红绿重构纪律。指导测试优先开发,涵盖需求分析、单元测试创建、实现、重构及集成测试,并设定严格的代码覆盖率阈值,确保代码质量与可维护性。
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TDD 绿色阶段实现
tdd-workflows-tdd-green
sickn33/agentic-awesome-skills
479
此技能专注于测试驱动开发(TDD)中的“绿色阶段”。它涉及编写使失败测试通过所需的最小代码量。强调简单性,避免过早优化或架构变更。当在测试循环中从红色状态转向绿色状态时使用此技能。
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测试驱动重构工作流
tdd-workflows-tdd-refactor
sickn33/agentic-awesome-skills
282
在测试全绿的安全网下进行代码重构:通过 TDD 流程识别代码坏味道、应用设计模式与 SOLID 原则、优化性能,并确保重构后所有测试仍然通过。
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GitHub问题解决专家
team-collaboration-issue
sickn33/agentic-awesome-skills
418
该专家技能专注于GitHub问题的系统性解决。它涵盖了从问题分类、根本原因分析到功能实现和协作开发的全流程。核心能力包括测试驱动开发和专业PR管理,帮助用户将模糊的问题报告转化为符合现代CI/CD流程的生产级代码。
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异步站会笔记生成器
team-collaboration-standup-notes
sickn33/agentic-awesome-skills
209
本技能专注于为现代远程和异步团队生成全面的日常站会记录。它能自动分析多个数据源,包括Jira工单、Git提交历史、Obsidian笔记和日历事件,从而提取团队的日常成就和工作进度。它支持异步沟通模式,确保团队信息透明,提高协作效率。
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技术选型决策矩阵
tech-matrix
sickn33/agentic-awesome-skills
110
全面的参考指南,用于选择核心基础设施技术,包括数据库、缓存、消息队列和 API 协议。帮助架构师和开发者根据规模、一致性和特定使用场景做出明智决策,以优化系统设计。
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结构化技术变更追踪器
technical-change-tracker
sickn33/agentic-awesome-skills
423
该技能提供了一个强大的系统,用于使用结构化JSON记录追踪所有代码修改,并强制执行状态机流程(如计划 -> 部署)。它对于AI编程工作流至关重要,确保即使会话过期或中断,新的会话也能接收完整的上下文、进度和阻碍点,从而无缝恢复工作。非常适用于复杂的、多阶段的开发项目和新代码库的上手。
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电报机器人消息与通知
telegram-bot-messaging
sickn33/agentic-awesome-skills
320
通过电报机器人 API 发送消息、文件和警报。支持内联按钮提问以获取审批,适用于 CI/CD 通知和自动化工作流。无需复杂安装,适合长任务通知和交互式审批流程。
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项目脚手架模板
templates
sickn33/agentic-awesome-skills
279
此技能提供用于从零开始创建新应用程序的项目脚手架模板。涵盖 12 种不同的技术栈,包括 Next.js、Express、Python FastAPI、React Native 等。用户可根据项目类型(如全栈 Web 应用、API、移动应用或桌面软件)选择合适的模板。它通过提供针对特定开发需求的现成结构和配置,简化了设置流程。
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Temporal Python 工作流编排
temporal-python-pro
sickn33/agentic-awesome-skills
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掌握使用 Python SDK 进行 Temporal 工作流编排。涵盖持久化工作流、Saga 模式和分布式事务。包括异步执行模型、工作器配置、活动实现、错误处理、重试策略及生产部署指南。适用于构建可靠、可扩展的分布式系统,处理长运行流程和确定性编码实践。
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Temporal Python 测试策略
temporal-python-testing
sickn33/agentic-awesome-skills
386
本技能提供基于 pytest 的 Temporal 工作流全面测试方法。涵盖单元测试(时间跳过)、集成测试(活动模拟)、回放测试及本地开发环境搭建。适用于 Python 开发者实现高覆盖率测试、快速反馈及 CI/CD 集成。
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