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掌握先进的提示工程技术，以最大化生产环境中大型语言模型（LLM）的性能、可靠性和可控性。

quality-metrics

自动化质量监控与度量，包含 DORA 指标、缺陷密度追踪，并为持续交付流水线配置智能质量闸道。

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为 Python、Node.js 和 Java 应用程序提供基于执行轨迹与 MCP 工具的实证调试解决方案。

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为您的项目发想创意域名，并即时检查 .com, .io, .ai 等多种顶级域名的可用性，简化您的品牌命名流程。

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基于 Apple Silicon 与 MLX 的本地机器学习推理服务，整合语音识别 (ASR)、语音合成 (TTS)、翻译、图像生成与视觉识别功能。

n8n-trigger-testing-strategies

测试与验证 n8n 工作流触发器，涵盖 Webhook、定时任务 (Cron)、轮询机制及事件驱动架构。

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GitHub 自动化 PR 审查代理，运用 gh CLI 进行代码质量、安全性分析及项目标准合规性检查。

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根据 litellm 注册表审核并同步 assets.py 中的支持 LLM 模型列表。

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为实用型应用程序提供界面设计指引，专注于仪表板、管理面板与数据密集型界面，采用以组件库为先的开发模式。

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为复杂软件项目建立强健、可扩展且易于维护的技术实施计划。

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通过静态与动态分析检测密码学代码中的时间侧通道漏洞，支持多种编程语言。

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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。