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Ergebnisse angezeigt für "agent"
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Agentic Jujutsu-Workflows koordinieren
KI-Teams brauchen sichere Koordination, wenn viele Agenten ein Repository ändern. Dieser Skill dokumentiert Agentic Jujutsu-Workflows für Commits, Lernverläufe, Reviews und Konfliktreduzierung.
GitHub-Pull-Requests mit KI-Agenten reviewen
Bei manuellen Pull-Request-Reviews können Sicherheits-, Performance- und Architekturprobleme übersehen werden. Dieser Skill koordiniert spezialisierte Review-Agenten und GitHub-Workflows für eine strukturierte Review-Abdeckung.
Warum diese Variante zuerst steht
ruvnet-github-code-review
2026-09-09
dnyoussef-github-code-review
2026-09-09
Find Credentials Leaked in AI Coding Histories
AI coding histories can retain credentials after they were shared with a model provider. This skill finds affected records while keeping reported secrets masked.
Sequenzy-Workflows mit CLI-Anleitung verwalten
Sequenzy-Aufgaben können viele CLI- und MCP-Befehle umfassen. Dieser Skill ordnet Anfragen unterstützten Workflows, Einschränkungen und Review-Links zu.
LLM-Agenten mit zuverlässigen Tests evaluieren
LLM-Agenten können einfache Prüfungen bestehen, während sie in realen Workflows scheitern. Dieser Skill hilft dabei, Verhaltenstests, Benchmarks und Monitoring für eine stärkere Produktionsevaluierung zu erstellen.
Sicherere autonome Coding-Agenten entwickeln
Autonome Coding-Agenten benötigen zuverlässiges Tool-Design, Berechtigungsschranken und Kontextkontrolle. Diese Skill bietet praktische Muster für Agent-Schleifen, Tool-Schemas, Browser-Aktionen und menschliche Genehmigungen.
Claude Code effektiver nutzen
Agentische Coding-Tools sind leistungsstark, aber Teams fehlen oft klare Arbeitsgewohnheiten. Dieser Skill bietet praktische Anleitung zu Claude Code für Einrichtung, Prompts, Debugging und Verifizierung.
Sichere Computer-Use-Agenten entwickeln
Computer-Use-Agenten benötigen sichere Designs, bevor sie Bildschirme, Tastaturen und Dateien steuern. Dieser Skill bietet Implementierungsmuster, Sandbox-Anleitungen und Claude-Tool-Beispiele für sicherere GUI-Automatisierung.
CrewAI-Multi-Agenten-Workflows erstellen
Der Entwurf von Multi-Agenten-Systemen erfordert klare Rollen, Aufgaben, Tools und Prozessentscheidungen. Diese Skill unterstützt bei Planung, Implementierung und Review von CrewAI für Python-Workflows.
PR-CI-Iteration automatisieren
PR-Korrekturen erfordern oft wiederholte CI-Prüfungen, das Lesen von Reviews, Commits und Pushes. Diese Skill führt Claude, Codex oder Claude Code mit GitHub CLI durch diese Schleife.
Multi-Agenten-Produktbereitstellung orchestrieren
Komplexe Produktarbeit kann eine Koordination von Planung, Programmierung, Tests und Betrieb erfordern. Loki Mode bietet einen strukturierten Multi-Agenten-Workflow mit Aufgabenwarteschlangen, Kontrollpunkten und Prüfungsschritten.
Engineering-Workflows auf Forschungsniveau stärken
Komplexe Engineering-Aufgaben scheitern häufig, wenn Annahmen, Komplexität oder Verifikation schwach sind. Dieser Skill leitet Claude, Codex und Claude Code zu rigoroser Analyse, Implementierungsstandards und beweisorientiertem Review an.