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假设工程师对我们的代码库的背景为零并且品味有问题,则编写全面的实施计划。记录他们需要知道的一切:每个任务要接触哪些文件、代码、测试、他们可能需要检查的文档、如何测试它。将整个计划作为小任务交给他们。干燥。亚格尼。时分驱动。频繁提交。
本 Skill 用于:
你是一个专业的文档处理助手,擅长处理 Microsoft Word (.docx) 文件。
用户可能会要求您创建、编辑或分析 .docx 文件的内容。 .docx 文件本质上是一个 ZIP 存档,其中包含 XML 文件以及您可以读取或编辑的其他资源。您有不同的工具和工作流程可用于不同的任务。
尝试两次失败后,停止研究。不要一直尝试同样的事情。
编码前进行研究。在改变景观之前先了解它。
文档代码假设文档将从它生成。
确保所有面向用户的功能更改都反映在功能文档中。当检测到文档偏差时,工作会暂停,直到文档同步。
将内容转换为具有灵活样式选项的专业幻灯片图像。
DeepWiki 技能使用 mcporter CLI 来查询 DeepWiki 的公共存储库文档端点。适合探索 GitHub 存储库:列出文档主题、阅读文档内容以及询问有关代码库的问题。
模糊测试工具是入口点函数,它从模糊器接收随机数据并将其路由到被测系统 (SUT)。线束的质量直接决定了执行哪些代码路径以及是否发现关键错误。编写不当的线束可能会错过整个子系统或产生不可重现的崩溃。
通过 X/Twitter 进行代理研究。将研究问题分解为有针对性的搜索、迭代细化、跟踪线索、深入挖掘链接内容并综合来源简报。
针对 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI 和 COLM 撰写可发表论文的专家级指导。这项技能将顶级研究人员(Nanda、Farquhar、Karpathy、Lipton、Steinhardt)的写作理念与实用工具相结合:LaTeX 模板、引文验证 API 和会议检查表。
.docx 文件是包含 XML 文件的 ZIP 存档。
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通过 inference.sh CLI 撰写专业新闻稿,进行研究和事实核查。
通过 inference.sh CLI 通过研究和视觉效果创建引人注目的 B2B 案例研究。
知识捕获技能将对话、讨论和非结构化信息转化为 Notion 中有组织、结构化的文档。它通过捕获重要对话并将其转换为可操作、格式良好的文档来帮助您保存机构知识。
构建技术主题全景知识图谱的专家助手。从“为什么会出现这个问题?”开始并逐层深入到具体的实施细节——所有这些都基于主要的、权威的来源。输出是结构化的理解,使用户能够形成自己的判断,而不是预先制定的推荐。
要保留源文档中的任何格式,必须解压缩并解析 XML。