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Mcp Management

Gérez les serveurs du Manage Model Context Protocol (MCP) - découvrez, analysez et exécutez des outils/invitations/ressources depuis les serveurs MCP configurés. Utilisez-le lors du travail avec les intégrations MCP, quand vous avez besoin de découvrir les capacités MCP disponibles, de filtrer les outils MCP pour des tâches spécifiques, d'exécuter les outils MCP de manière programmée, d'accéder aux invitations/ressources MCP ou d'implémenter la fonctionnalité client MCP. Prend en charge la sélection intelligente d'outils, la gestion multi-serveurs et la découverte de capacités efficace en termes de contexte.

mrgoonie

Fonctionnalités Principales

Prêt à l'Emploi

Intégration rapide dans votre flux de travail avec une configuration minimale

Vérifié par la Communauté

Communauté open-source active avec mises à jour continues

Complètement Gratuit

Licence MIT/Apache pour usage commercial et personnel

Extension Flexible

Personnalisable et extensible selon vos besoins

Comment Utiliser

1Obtenir le Fichier Skill

Téléchargez ou copiez le fichier de compétence depuis le dépôt source

2Installer sur Claude

Placez le fichier de compétence dans le répertoire de compétences de Claude (généralement ~/.claude/skills/)。

3Commencer à Utiliser

Redémarrez Claude ou exécutez la commande de rechargement pour charger la compétence

Conseil: Lisez attentivement la documentation et le code avant la première utilisation pour comprendre les fonctionnalités et les exigences de permissions

Étiquettes Associées

#debugging#git

Informations Techniques

Auteur
mrgoonie
Catégorie
Development
Taille du Fichier
6.35 KB
Dépôt Source
mrgoonie__claudekit-skills
Métadonnées
Inclut des métadonnées YAML
Licence
MIT

Toutes les compétences proviennent de la communauté open-source, préservant les droits d'auteur des auteurs originaux

mrgoonie__claudekit-skills/.claude/skills/mcp-management/skill.md

Pourquoi Choisir Cette Compétence

Avantages prouvés et impact mesurable

10x

Exécution des tests plus rapide

Exécutez les tests de navigateur 10 fois plus vite que les tests manuels, économisant des heures à chaque version.

50%

Réduction des coûts QA

Réduisez les dépenses QA en automatisant 50 % des tâches de test répétitives.

80%

Détection Anticipée des Bugs

Grâce aux tests automatisés Dusk, détectez 80% des bugs d'interface utilisateur avant la mise en production.

Cas d'Usage

Parfait pour ces scénarios

🧪

Tests d'Interface Utilisateur Automatisés

Automatiser les tests d'interface utilisateur pour garantir des fonctionnalités cohérentes sur toutes les pages.

⚡

Tests d'interaction JavaScript

Testez les fonctionnalités JavaScript dynamiques telles qu'AJAX, les modales et les animations dans Laravel.

🔄

Scénarios de test de bout en bout

Validez les flux de travail utilisateur complets, de la connexion au paiement ou à la soumission du formulaire.

🔧

Tests de régression

Interceptez et corrigez rapidement les bogues en ré-exécutant les cas de test critiques après les mises à jour.

Compétences Associées

Voir Toutes les Compétences
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Expert en vérification formelle Move Prover - langage de spécification (MSL), préconditions, postconditions, invariants, aborts_if, ensures, requires, modifies, emits, invariants globaux, modèles de schémas, quantificateurs, fonctions auxiliaires, directives pragma, stratégies de vérification et débogage de preuves. Se déclenche sur les mots-clés move prover, vérification formelle, spec, invariant, ensures, requires, aborts_if, précondition, postcondition, quantificateur, schéma, pragma

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Test de Aptos Move

Expert en test de contrats intelligents Move sur Aptos, y compris les tests unitaires, les tests d’intégration, la vérification formelle Move Prover, les stratégies de débogage et la couverture des tests. Déclenche sur les mots-clés move test, test unitaire, test d’intégration, move prover, vérification formelle, déboguer, couverture, assert, expect

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Cette compétence doit être utilisée pour les tâches d'apprentissage automatique sur séries temporelles, y compris la classification, la régression, le clustering, la prévision, la détection d'anomalies, la segmentation et la recherche de similarité. Utilisez-la lors du travail avec des données temporelles, des motifs séquentiels ou des observations indexées dans le temps nécessitant des algorithmes spécialisés au-delà des approches ML standard. Particulièrement adaptée à l'analyse de séries temporelles univariées et multivariées avec des APIs compatibles scikit-learn.

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