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data-analysis

数据分析专家：进行探索性数据分析、统计建模、SQL 查询与 Python 数据可视化，通过严谨的量化方法将原始数据转化为可操作的洞察。

feature-dev

引导式功能开发代理，通过系统化的代码探索、架构设计、代码实现与自动化测试完整周期完成开发任务。

scikit-learn

使用 scikit-learn 进行经典机器学习。适用于分类、回归、聚类、降维、数据预处理、模型评估，以及构建 Python 机器学习流程。

meteorology-driver-classification

将气象与环境变量分类为驱动因素类别，以进行一致的归因分析与环境建模。

app-builder

全栈应用程序构建编排器，分析自然语言需求以决定技术堆栈、建立项目架构并协调各领域专业代理人。

data-cleaning-pipeline-generator

为 pandas/polars/PySpark 生成数据清洗管道，处理缺失值、重复项、异常值、类型转换及数据验证。

manufacturing-failure-reason-codebook-normalization

根据产品代码手册将测试工程师的缺陷描述标准化，修正错别字、缩写错误与歧义，并执行站点验证。

ralph-tui-create-beads

将 PRD 转换为 ralph-tui 自主执行所需的任务 beads，包含质量门控与依赖关系管理。

speckit-plan

执行实现规划工作流程，生成技术设计产出物，并为 Spec Kit 项目构建研究任务。

dev

开发与维护 PWAFire 工具库：编写 PWA API 模块、处理功能检测、管理测试，并遵循严格的同步/异步模式与错误处理规范贡献代码。

write-docs

自动化 BrowserOS 功能文档的创建与维护，使用结构化且具备代码库感知的工作流程，生成精简的 Mintlify MDX 页面。

polars

高性能 Python 与 Rust 内存内 DataFrame 库。支持延迟计算、并行处理，并使用 Apache Arrow 引擎，适用于高效 ETL、数据处理及加速 pandas 工作流。