工程开发数据分析自动化
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提供 GA4 和 GSC 分析数据提取、缓存及处理的最佳实践模式,支持 MCP 服务器集成。
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使用 LlamaExtract 实现从 PDF、DOCX 和 PPTX 等非结构化文件中提取结构化数据的方案,并通过 Pydantic 定义数据架构。
使用 Axum、SQLx 和 thiserror 实现健壮的 Rust 后端服务,并运用生产级架构模式。
重置 .otto/ 目录中的工作流程组件。可安全移除任务、规格与浏览器会话,让开发流程重新开始。
从文档(PDF、MD、TEX、TXT)中提取数学定义、定理、证明等内容,并进行AI驱动的清洗与格式转换。
获取 YouTube 和 Bilibili 视频字幕,支持自动摘要、问答与信息提取,基于 yt-dlp 实现。
为 Clawdbot 审计、清理和优化向量内存。防止 Token 浪费,清除无效垃圾数据,并通过 LanceDB 维护自动化内存清洁。
确保技术项目符合标准化的全局文档规范,维护存储库与代理工作流程的一致性。
悬疑、侦探与推理小说创作架构,包含类型规范、公平游戏原则、线索布局与情节结构设计指南。
使用 LSP 协议进行语义化 Go 代码导航与分析的工具,提供精确且高效的项目洞察。
local-skills-mcp 仓库实现指南。提供关于 MCP 工具处理程序、技能加载与聚合逻辑,以及项目结构的详细技术文档,帮助开发者快速理解与开发。
Anthropic 结构化输出实现专家顾问。协助判断 JSON 模式与严格工具使用之间的取舍,确保 schema 合规性与 Agent 工作流的输入验证。