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证据优先的文献收集工具,专为自动化研究管线设计。将论文池扩充至 1200 篇以上,具备元数据规范化、来源追溯及多路径导入功能。
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移除 AI 生成的写作模式,为文字注入自然的人文气息。修复机械化的措辞、AI 惯用词汇过度使用以及单调的结构,让内容读起来更真实自然。
全栈软件开发生命周期 (SDLC) 代理工作流程,利用 MCP 工具管理从需求导入、规划到自动化测试、CI/CD 与基础设施部署的完整生产周期。
建立一致的视觉系统,包含设计代币、模块化排版系统、8点间距网格及无障碍色彩规范,以提升 UI 开发的一致性。
使用 FastMCP 框架构建与管理 MCP 服务器。提供工具开发、资源配置、Prompt 设计、Claude Desktop 集成及 Python/TypeScript 部署指南。
为核心研究集中的论文生成结构化、机器可读的笔记,以实现可靠的文献综述与证据导向的写作。
根据 PyTorch 惯例与 Sphinx 格式,自动生成或更新函数与方法的 docstring 文件说明。
结构化、模板驱动的端到端功能开发工作流,包含编码、自动化测试、验证及基于会话的持续改进。
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。
自动为 Spring Boot REST 控制器生成 .http 请求文件,简化 API 文档编写与测试流程。
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。
分析 AppWorld 任务失败原因,提取具体的 API 模式并生成带有实现代码示例的可执行剧本要点。