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执行结构化的五阶段代码审查,涵盖需求合规性、正确性、代码质量、测试与安全性。提供分类后的具体改进建议(严重/主要/次要/微调)。
使用 PyMC 进行贝叶斯建模与概率编程。构建分层模型,执行 MCMC 采样 (NUTS) 与变分推断,并透过 LOO/WAIC 进行严谨的模型比较与后验检查。
Python 统计建模与计量经济学函数库。执行 OLS、GLM、混合模型、ARIMA、诊断与推论,适用于严谨的科学分析。
一个用于 Obsidian 知识库的内容管理代理,可识别草稿笔记、检测重复内容、更新过时信息,并提升文档质量,支持简体中文与英文内容。
使用 pygount 分析代码库统计数据:代码行数 (LOC)、语言分布及代码与注释比例。
方法驱动的规划工作流程,使用 zen-mcp 工具将任务分解为结构化的 plan.md 文件,并根据用户的明确度与自动化需求进行自适应调整。
一套用于测量、审计和调试网页性能指标(包含核心网页指标、加载速度与交互延迟)的综合工具组,可直接在 Chrome 开发者工具中使用。
使用可视化图表、生活比喻、逐步导览与常见陷阱来解释代码。
一套完整的财务建模工具,用于投资分析,包含 DCF 折现现金流、敏感度分析、蒙特卡洛模拟及情境规划功能。
根据四大权威标准(NNg 10 启发式评估、UX 法则、Apple HIG、WCAG)分析 UI/UX 品质,为移动端及网页组件提供基于证据的设计与无障碍优化建议。