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ReasoningBank Intelligence

通过 ReasoningBank 实现代理程序的自适应学习，进行模式识别、策略优化与持续改进。

creative-thinking-for-research

应用认知科学框架于计算机科学与人工智能研究，通过系统化的创造力策略生成具备原创性的研究方向。

project-migrate

使用 AI 驱动的分析技术，将现有项目迁移至 AgenticDev 结构。自动分类文档、生成丰富的 YAML 元数据，并完整保留 git 历史记录。

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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。

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通过管理插件来自我修改 Milady 代理。编辑代码、重建并重新启动运行环境，以开发新功能或本地优化代理工作流程。

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自动化 Terraform 和 OpenTofu 基础设施到 Pulumi 的迁移，处理状态映射、供应商安装及 HCL 代码转换。

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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。

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PyTorch Lightning 深度学习框架技能：自动化模型训练、多 GPU 编排、数据管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分布式训练策略。

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自动化将旧版单文件任务迁移至结构化文件夹系统的工具，以提升项目组织效率。