工程开发自动化生产力
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通过 WP-CLI 或可视化浏览器自动化,编辑 WordPress 网站上的 Elementor 页面并管理模板。
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检测加密代码中的时序侧信道漏洞,防止机密数据泄漏。适用于审计高敏感度的加密实现。
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分析本地硬件 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 并获取优化的本地 LLM 模型推荐、量化设置与性能预估。
使用 Trunk 进行 linting、格式化与迭代式错误修复的自动化代码维护流程。
进阶提示词改写与优化服务。分析提示词的清晰度、具体性与结构,提供可执行的优化建议、多种变体选项,并教授提示工程的最佳实践。
代码库自动化优化循环。根据特定目标与机械指标,自动修改、测量并迭代代码以提升效能。
AWS DynamoDB 工程助手,专注于架构设计、查询优化、单表模式与使用 Boto3 及 AWS CLI 的基础设施管理。
使用 AgentDB 的超快速向量后端实现 ReasoningBank 自适应学习。具备轨迹追踪、判定评估、记忆蒸馏与模式识别功能,适用于构建自我学习的自主智能体。
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为 LLM 设置的程序开发行为准则,旨在减少错误、落实最佳实践,并通过强调简洁性、精确修改与目标导向验证来提升代码质量。