Rileva modelli, anomalie e tendenze nel codice e nei dati. Da utilizzare per identificare gli odori di codice, individuare vulnerabilità della sicurezza o scoprire modelli ricorrenti. Gestisce modelli regex, analisi AST e rilevamento di anomalie statistiche.
Installa rapidamente la skill AI pattern-detection nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: akillness/skills-template.
Rileva modelli, anomalie e tendenze nel codice e nei dati. Da utilizzare per identificare gli odori di codice, individuare vulnerabilità della sicurezza o scoprire modelli ricorrenti. Gestisce modelli regex, analisi AST e rilevamento di anomalie statistiche. Fonte: akillness/skills-template.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/akillness/skills-template --skill pattern-detection Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
Certificata per la sicurezza, per codice affidabile Installazione con un clic e configurazione semplificata Compatibile con Claude Code, Cursor, OpenClaw e altri
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/akillness/skills-template --skill pattern-detectionRileva modelli, anomalie e tendenze nel codice e nei dati. Da utilizzare per identificare gli odori di codice, individuare vulnerabilità della sicurezza o scoprire modelli ricorrenti. Gestisce modelli regex, analisi AST e rilevamento di anomalie statistiche. Fonte: akillness/skills-template.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/akillness/skills-template --skill pattern-detection Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/akillness/skills-template