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执行基于 Gradle 的 Java 测试，过滤失败结果与关键统计数据，并提供精简报告以简化后端开发与调试。

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进行彻底的依赖项审计，识别冗余代码、未使用的功能和不当的使用模式。通过充分利用现有依赖项而非重新发明轮子，确保项目的模块化与代码整洁。

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使用 pygount 分析代码库统计数据：代码行数 (LOC)、语言分布及代码与注释比例。

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用于建立、维护与增强 CLAUDE.md 文件的自动化工具，确保您的项目 AI 辅助开发准则准确、模块化且符合最佳实践。

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有效提取 YAML 文件中的特定字段，无需读取整个文件，可节省 80-95% 的上下文窗口用量。

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为 macOS 应用程序生成最小化 Seatbelt 沙盒配置，用于进程隔离与安全性分析。

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用于存储分块 N 维阵列的高性能 Python 技能。支持云存储 (S3/GCS)、并行 I/O，并与 NumPy、Dask 及 Xarray 无缝集成，适用于大规模科学计算。

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TanStack Query、Router 与 Start 的集成模式与最佳实践。确保全端数据流的类型安全、高效的 SSR 与统一的缓存机制。

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学术文献自动检索与结构化总结工作流，支持多渠道定时推送，适用于各类研究主题追踪。