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ai-llm-patterns

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。

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自动化 CI/CD 事故响应与 GitHub Actions 流水线失败分析。提供安全的修复建议，并协助解决构建与测试错误。

literature-review

通过 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 进行系统性文献回顾，包含人工智能驱动的综述、核实引用以及强制性的科学图表生成。

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。

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读取并控制 Sipeed 开发板（如 LicheeRV Nano、MaixCAM、NanoKVM）上的 I2C 与 SPI 外设。

excalidraw-diagram

通过 Python 生成专业的 Excalidraw 图表、流程图与技术架构可视化。

threejs-materials

Three.js 材质库：包含 PBR、基础、Phong、着色器材质及属性。适用于网格样式设计、纹理映射、自定义 GLSL 着色器以及优化 3D 材质渲染性能。

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撰写 NSF、NIH、DOE、DARPA 和台湾国科会 (NSTC) 的竞争性研究计划书。涵盖机构特定规范、预算规划、科学示意图生成及合规性审查。

format

使用 Prettier 和 Stylelint 验证代码格式与样式规则，且不进行修改。确保代码库一致性，检测 JS/TS/CSS/SCSS 文件中的格式错误。

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为您的文档、README 和演示文稿生成定制化像素艺术 SVG 插图。适用于角色精灵图、对话可视化及品牌标志设计。

study-note

使用 CLI 工具将学习笔记、想法与心得按时间顺序自动归档至项目文件，实现系统化的知识管理。

youtube-rl-tracker

一个受强化学习启发的 YouTube 绩效追踪工具，通过系统化记录来优化缩图、标题与视频钩子。