工程开发数据分析自动化
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系统性性能工程:基准测试、性能分析、瓶颈诊断,以及基于实证的应用程序优化指导。
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系统性性能工程:基准测试、性能分析、瓶颈诊断,以及基于实证的应用程序优化指导。
维护结构化的 DEBUG_LOG.md 以记录程序错误、调试过程与解决方案,确保项目稳定性并积累技术知识。
用于检测光度曲线中凌日系外行星与食双星的 BLS 周期图工具。基于 astropy 的周期、持续时间与深度分析实现。
通过 AI 主动聆听框架,从模糊的需求中提取真义,定义商业价值与项目范畴,提升开发效率。
通过 KV 缓存、观测遮罩、基于摘要的压缩与内容分割技术,优化代理程序的上下文窗口,以降低成本并减少延迟。
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。
通过 CLI 管理 Higress AI Gateway 的自动模型路由。根据请求内容设置触发规则,实现智能模型选择。
优化 Prisma Client 连接池设置,适用于生产数据库、无服务器环境及高并发架构,以防止连接耗尽与性能瓶颈。
Anthropic Claude 集成模式:流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择(Haiku/Sonnet/Opus)、提示词缓存及 AI 工程成本管理。
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。
实现生产级 AI 代理。包含 LangGraph、工具调用护栏、SSE 流式传输、情节记忆与 pgvector。提供反模式分析与修正代码。
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