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在 Tower 上创建、测试、部署和调度数据摄取管道,将外部数据(API、数据库、SaaS 工具、文件)导入由 Tower 管理的 Apache Iceberg 湖仓
分析 GitHub Actions 工作流运行的失败日志,以确定根本原因
根据阻塞/被阻塞关系的最长路径依赖深度,对 GitHub Projects 看板列中的问题进行重新排序
实现 GitHub issue 中的计划:通过 $ace:plan-read 加载计划,根据验证审计页脚中未解决问题数量进行门控判断,按顺序执行工作项并在每项完成后进行验证,最后通过 $ace:plan-handoff 发布会话交接
在协助团队采用或实践 AI 原生开发系统(ANDS)时使用:组织级 AI 原生软件开发标准、ANDS-K/T/A/W/G、AI 作为员工运营模式、Obsidian 知识系统、GitHub 执行数据库、AI 代理矩阵、AI 网关概念、ANDS…
分析 GitHub 仓库是否存在刷星、刷量或假星标行为,通过多渠道交叉验证,评估刷星概率,并提供异常证据,包括异常账号检测、时间爆发分析、仓库热度尽调等多维度数据支持
在 Codex 中按需加载和管理本地或托管在 GitHub 上的技能
提交本地已拥有的更改,推送当前功能分支,并创建或刷新一个 GitHub 拉取请求
对开源 GitHub 问题、拉取请求、讨论和维护积压进行分类
为Git提供审计功能,帮助用户高效完成相关任务并减少返工
从命令行管理 GitLab 项目 — 列出/查看项目、列出和创建议题、列出/创建/合并合并请求,以及列出或触发 CI/CD 流水线
用 cross-spawn 做跨平台子进程启动
Windows 上的编码代理:Git Bash 路径重写、PowerShell 引号和编码、CRLF
设计和实现具备自助服务能力的内部开发者平台(IDP),包括黄金路径(Golden Paths)和开发者体验优化
代码生成的步骤级安全评分与漏洞检测,采用过程奖励模型技术
逆向工程遗留的数值/科学计算 Fortran 或 C 代码,并将其转换为现代 Python 框架(如 Devito、NumPy、SciPy、FEniCS 等),采用多阶段分析流水线,结合知识图谱引导的检索、结构化代码合成和迭代验证
Python 项目的系统依赖迁移
SkillPay声明清单与实际文件映射审计大师:解析AI实物产出声明清单,递归枚举目录实际文件,自动映射比对:报告声明但不存在、存在但未声明、声明路径越界(
SkillPay跨阶段一致性与连续性审计大师:审计阶段N的产出是否真正用于阶段N+1的输入:消费文件必须来自上游产出且哈希一致;同一文件跨阶段不得被静默修改;阶段时间戳递增不得倒流、阶段编号不得跳跃;最终交付物必须可追溯到阶段0需求,输出 …