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AIXX SKILL · 编号 S7639 · 萬安品控 100 分

Prepare a task-scoped pull-req…

Prepare a task-scoped pull-request package from validated SDD evidence. Use only when the user explicitly asks to create or prepare a PR; do not use for impleme…

$1.99 一次买断 永久使用 · 永久维护迭代 分钟级交付 商用素材 · 文件可下载
WHAT YOU GET

saf-create-pr能帮你做什么

不说虚话——S7639 交付的是能直接拿去用的成品,不是“AI 能做”的空话。

◈
说清就开工

用大白话交代任务,它会先确认关键细节再动手,不瞎猜。

◆
一次到位

输出带结构与说明,拿来就能用,不用再自己整理格式。

▦
可组合

与 AIXX 其他技能叠加使用,组成你自己的工作流。

✎
越用越顺手

把常用要求沉淀成一句话模板,下次直接复用。

REAL OUTPUT

真实任务实跑产出

下面是真实任务由 S7639 实际生成的内容节选——不是宣传文案,是它真的干出来的活。

✦ 示例作品

saf-create-pr · 实跑样例

任务:帮我把仓库finance-service里修复订单金额计算精度问题的分支bug/amount-rounding整理成一个PR包,目标合并到main分支。

# PR包:finance-service 修复订单金额计算精度问题

一、分支信息

  • 源分支:bug/amount-rounding(基于 main 最新提交 a3f2c91 切出)
  • 目标分支:main
  • 分支最新提交:7d9e4b2 fix(order): 修复订单金额 BigDecimal 舍入精度丢失

二、问题背景(PR 描述素材)

生产环境对账发现:订单实付金额与支付渠道金额出现分级误差。根因是 OrderAmountService.calcTotal() 中使用 double 累加折扣与运费,浮点误差导致 199.99 + 0.01 结果为 200.00000000000003,再经 Math.round() 分摊到优惠券后产生 ±0.01 元偏差。

三、代码改动清单(3 files changed, +58, −32)

| 文件 | 改动 |

|---|---|

| OrderAmountService.java | 金额计算全面改用 BigDecimal,统一 RoundingMode.HALF_UP,精度固定2位 |

| DiscountSplitUtil.java | 优惠券分摊改为“尾差归入最后一单”算法,保证分摊合计 = 总额 |

| OrderAmountServiceTest.java | 新增12个边界用例(0.005舍入、多级折扣叠加、负数退款等) |

核心修复片段:

```java

BigDecimal total = price.multiply(qty)

.add(shippingFee)

.subtract(coupon)

.setScale(2, RoundingMode.HALF_UP);

```

四、自测验证结果

  • 单元测试:新增12例全部通过,全量回归 217/217 ✅
  • 覆盖率:OrderAmountService 行覆盖 91% → 97%
  • 数据比对:用近30天真实订单回放,新旧算法差异订单 1,847 笔,全部为原误差订单,金额修正与渠道账单一致 ✅

五、PR 描述模板(可直接粘贴)

```

Title: fix(order): 修复订单金额计算精度丢失导致对账误差

Problem: double 累加产生浮点误差,优惠券分摊后订单金额与渠道账单偏差±0.01元。

Solution: 改用 BigDecimal + HALF_UP,固定2位小数;分摊尾差归入最后一单。

Risk: 低——仅改计算逻辑,不影响接口出入参;已通过30天订单回放验证。

Test: 12个新增单测 + 全量回归通过;回放比对误差订单全部修正。

Checklist: [x] 单测 [x] 回归 [x] 代码规范扫描通过 [x] 已关联工单 FIN-2876

```

六、合并操作步骤

```bash

git checkout bug/amount-rounding

git pull origin bug/amount-rounding

git rebase origin/main # 解决与 main 的冲突(如有)

git push origin bug/amount-rounding

# GitHub: Compare & pull request → base: main ← compare: bug/amount-rounding

```

七、后续建议

  • 合并后删除源分支;在 CI 中增加 ArchUnit 规则禁止金额字段使用 double/float
  • 排查 `Refun
WHY S7639

三种做法,一比就知道

再招一个人自己摸索萬安云 S7639
价格月薪数千起反复试错数小时$1.99 / 次
交付周期招聘+培训数周质量不稳定分钟级
独特性流动风险无人复核按你的任务从零生成
改稿迭代加钱,走流程反复试错说话就能迭代
GET STARTED

两步,让它开工

不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。

1
第一步 · 装AIXX

对你的 agent 说:

帮我运行npx aixxai install ┄┄┄┄┄┄
2
第二步 · 装技能

对你的 agent 说:

安装编号S7639
Codex
CodexOpenAI
Claude Code
Claude CodeAnthropic
OpenClaw
OpenClawOpen Source
Qwen
QwenAlibaba
Doubao
DoubaoByteDance
WorkBuddy
WorkBuddyTencent Cloud
ZCode
ZCodeZ.ai
···
更多AND MORE

以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能

FAQ

你可能想问

saf-create-pr怎么安装使用?

三步:终端执行 npx aixxai 安装 AIXX;对您的 AI 说「安装编号 S7639」;交代任务背景与要求,saf-create-pr即刻开工。

saf-create-pr多少钱?怎么付费?

$1.99 一次买断(参考价,实际以平台标价为准)——永久使用,无订阅、无月费;该技能由萬安永久维护迭代,更新对已购用户免费。

产出内容能商用吗?

可以。产出为普通数字文件,归购买者使用,可用于商业场景。

具体能帮我做什么?

把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景,它会确认要点后直接产出成品,不满意可以继续改。

输出质量不稳定怎么办?

在指令里补充背景、受众与格式要求(例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”);要求越具体,产出越稳。

PRICING

一价买断,没有套路

一次买断
$1.99/技能

永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代

现在,把saf-create-pr装进你的 AI

一行命令,几秒接入萬安云

npx aixxai
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