Agent-metodik

Finder rodårsager og retter fejl gennem systematisk reproduktion, hypotesetest og præcis isolering af problemets oprindelse.

Afdækker krav og tekniske valg gennem struktureret dialog og genererer en præcis kravspecifikation til den efterfølgende planlægning.

Forenkler og opstrammer nyligt ændret kildekode med fokus på øget læsbarhed, genbrug og færre linjer uden at ændre adfærd.

Lav, test og udgiv nye skills direkte fra din agent.

Afslutter en AI-kodesession ved at tjekke, om arbejdet faktisk er færdigt, og give en kort rapport over hvad der blev lavet, og hvad der stadig er åbent.

Review AI agent skills for vulnerabilities, malicious patterns, and prompt injection before installation using NVIDIA SkillSpector and semantic analysis.

Principper og en linter til at skrive kode, som AI-kodeagenter kan læse og ændre korrekt.

Opsummerer og fastholder løsninger på komplekse problemer som genanvendelig viden og mønstre direkte i projektets kodebase.