ai-system-engineer
协助设计与改进AI原生系统的架构、流程与评估
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协助设计与改进AI原生系统的架构、流程与评估
为 Boonsook POS 代码库提供操作与变更的守护准则与流程。
在开始特性或变更前使用工作区或 git worktree 保持隔离
在实现功能或修复前遵循先写测试、再实现的 TDD 流程
遇到 Bug 或测试失败时引导进行系统化根因分析再修复
在合并前审查PR diff,检测SQL安全、信任边界、条件副作用与结构性问题。
专门评审动画与动效代码,根据高工艺标准给出改进与否定建议。
每周工程复盘,分析提交历史、工作模式和代码质量趋势并提出改进项。
组织并派发代码评审子代理,提供针对性上下文以提升审查质量。
在接收代码评审反馈时提供核验流程与澄清建议,避免盲从或误解。
以工程经理视角评审并锁定执行计划、架构、数据流、边界与测试策略。
评估并规划开发者体验,从角色、摩擦点到魔性使用场景提供改进方向
将工作区变更提交、推送并创建或更新 Pull Request,生成价值导向的 PR 描述
在实现完成并测试通过时,给出分支合并、PR 或清理的结构化选项并执行流程
依据 Diataxis 框架自动补全/生成缺失的项目文档。
以基础设施为先全栈安全审计并执行多维安全检查。
用分层角色与并行子代理对代码变更进行结构化评审并汇总结果。
把需求或目标拆解为结构化的可执行实施计划。
为当前项目生成并评估可行且有价值的改进想法。
自动检测项目并录制 GIF/截图等可用于 PR 的演示证据。
系统化定位根因并给出或实现缺陷修复方案。
并行子代理协作,把刚解决的问题写成结构化文档存档。
通过协作对话产出面向实现的需求文档和设计要点。
在开始任何创作或实现前通过对话梳理意图与需求。
在构建网页时强制执行移动优先、可访问性与性能等现代标准。
为着陆页/作品集提供高质量非模板化的界面设计与实现方案。
阅读变更并生成/拆分提交信息,交互确认后执行 commit/push。
在代码创建、修改与审查时强制执行工程与风格规范规则。
对整个代码库进行健康检查、证据化报告并按需修复验证问题。
实现完成后生成演示与答疑材料,并出题验证理解情况。
解释代码变更并出题考核,只有完全通过才建议合并。
PyFixest 的密集机器可读参考,面向 LLM 与开发者的 API 速查表。
从零开始深度阅读并验证代码库,生成可供代理使用的项目知识与操作示例。
设计、部署和调试 AWS Step Functions 状态机与工作流编排的技能。
管理 AWS SQS 队列、死信队列、可见性超时及 FIFO 设置的技能。
通过 Amazon SNS 创建和管理主题、订阅、过滤器并发送通知的技能。
管理 AWS Secrets Manager 的密钥存储、轮换与访问控制。
管理 AWS IAM 用户、角色、策略与访问控制。
通过 AWS EKS 创建、管理 Kubernetes 集群与工作负载。
使用 AWS ECS 管理和部署容器化应用与服务。