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更新于 11-02 00:09

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243,104 个结果

parallel-test-fixing

并行测试修复(Parallel Test Fixing)是一种加速修复破损测试套件的技能。当多个测试同时失败时,它把每个失败的测试文件分配给一个独立的子智能体,让它们并行独立修复。工作流程包括:运行完整测试套件(npm test -- --no-coverage)并捕获输出、提取所有失败的文件;按文件分组失败(兼容 Jest、Vitest、Pytest 等框架的 FAIL/FAILED 格式);为每个失败文件启动一个 generalPurpose 子智能体,子智能体读取测试文件和被测源码、理解失败原因、优先修复源码(测试有误时才改测试)、单独运行该测试文件确认通过、并报告改动内容与原因;最后收集结果并重新运行完整测试套件验证。适合在测试套件大规模失败时快速并行排障。

测试与质量419 次安装

kimi-pdf

kimi-pdf 是一个专业 PDF 处理技能,支持通过 HTML+Paged.js 创建 PDF(学术论文、报告、文档),也支持用 Python 处理已有 PDF(读取、提取、合并等)。它提供三条工作路线:HTML(默认,用于所有 PDF 创建请求)、LaTeX(用户明确要求 LaTeX、.tex 或 Tectonic 时使用)、Process(处理已有 PDF,如提取、合并、填表)。技能通过统一 CLI 脚本 pdf.sh 执行环境检查、依赖修复和转换操作,并内置引用规范、字数页数约束、搜索验证等写作原则。

办公与效率419 次安装

evaluating-llms-harness

lm-evaluation-harness 是一个用于在 60 多个学术基准上评估大语言模型(LLM)的工具,采用标准化提示与指标,覆盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag 等任务,适用于模型质量基准测试、模型比较与结果报告。通过 pip install lm-eval 安装,支持评估任意 HuggingFace 模型,并可用 vLLM 后端加速推理;结果可输出为 JSON,便于分析、对比与绘制训练曲线。

测试与质量418 次安装

seo

该技能用于提升网站在搜索引擎中的可见性与排名,基于 Lighthouse SEO 审计和 Google 搜索指南,聚焦技术 SEO、页面内优化和结构化数据。它提供 robots.txt、meta robots、canonical、XML 站点地图、URL 结构、HTTPS 与安全头、标题标签、meta 描述、标题层级、图片 SEO、内部链接、JSON-LD 结构化数据(Organization、Article、Product、FAQ、Breadcrumbs)、移动端 SEO、国际化 SEO(hreflang)等具体代码示例与规范,并附 SEO 审计清单和常用工具列表。适用于被要求“改善 SEO”“优化搜索”“修复 meta 标签”“添加结构化数据”“站点地图”等场景。

营销与增长418 次安装