工程开发自动化数据分析
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为 AI 生成代码提供安全、隔离的云端沙盒环境,支持多语言执行、文件系统管理,并可通过 E2B MCP 网关进行工具集成。
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为 AI 生成代码提供安全、隔离的云端沙盒环境,支持多语言执行、文件系统管理,并可通过 E2B MCP 网关进行工具集成。
用于管理与编排跨插件与项目 AI 代码代理技能的动态元路由工具。
这是一个友好的欢迎技能,当用户发送“hello”或“hi”时,会以 ASCII 艺术风格显示操作系统信息。
一个 MCP 服务器,使 AI 代理能够编辑、管理并编译 Arduino IDE 2.0 草图,支持源代码操作及通过 arduino-cli 进行自动化构建。
生成 UI 组件、Hero 区块与反馈表单。集成无障碍检查清单与专业设计参考,确保开发质量。
生成符合特定格式规范的 MATLAB 纯文本 Live Scripts (.m 文件),包含丰富的文字说明、数学方程式与可视化代码。
一个基于 LLM 的 NetHack 代理框架,通过在安全沙盒中动态合成 Python 代码,利用高阶 API 执行复杂的地牢探索与游戏操作。
Logseq 插件开发专家指南,专注于新版数据库架构、API 集成与属性管理。
实现生产级 AI 代理。包含 LangGraph、工具调用护栏、SSE 流式传输、情节记忆与 pgvector。提供反模式分析与修正代码。
为 Python 代码提供 6 阶段只读分析的工作流程,根据项目类型(从 POC 到开源)检测设计原则违规、代码异味并建议现代化改善方案。
通过预先配置的 Claude Code 目录、指令与代理机制,标准化项目架构,确保所有开发模板具备高度一致性。
使用 Playwright 和 serve-web 自动截取高质量 VS Code 屏幕截图,适用于文档、演示文稿及技术视觉内容。