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mcp-research

使用 MCP 工具获取最新的技术资讯，针对函数库、API、SDK 及技术生态系统提供经过验证的指导。

markdown-token-optimizer

分析 Markdown 文件以识别浪费 Token 的模式，并提供具体优化建议，以提升文档对 AI 的 Token 使用效率与清晰度。

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基于 Notion 的推文性能追踪系统，通过强化学习原理实现数据驱动的内容实验与优化。

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基于 Minion 框架的智能单元与集成测试生成工具，支持业务逻辑验证、边界测试及 Vitest 框架深度集成。

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分析与稽核 Excel 电子表格，以理清逻辑、识别公式错误、检测风险，并为遗留或未知的文档生成说明文件。

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解析并处理来自静态分析工具的 SARIF 文件。支持扫描结果的汇总、去重、过滤以及 CI/CD 集成。

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用于 AI 代理的并行任务编排 CLI，采用隔离的 Git 工作区。

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聚合并分析加密货币与股票代码的市场情绪，通过扫描新闻与社交信号，为交易前的“氛围感”评估提供快速参考。

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通过 prompts.chat 搜索、发掘并优化 AI 提示词。访问数千个专为 ChatGPT、Claude 等 AI 模型设计的社区精选提示词。

backend-core

语言无关的后端架构模式，涵盖 API 设计、身份验证、安全性协议与数据库建模。

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基于证据的代码审查，运用福尔摩斯式演绎推理来验证开发声明、调查错误并进行根本原因分析。

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为 AnySoftKeyboard 创建并运行遵循项目架构规范（Robolectric、命名、位置）的单元测试。