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FFUF 网络模糊测试专家指南,协助自动化发现隐藏目录、文件、参数及测试渗透测试中的漏洞。
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。
方法驱动的规划工作流程,使用 zen-mcp 工具将任务分解为结构化的 plan.md 文件,并根据用户的明确度与自动化需求进行自适应调整。
使用 agentic-flow 编排多代理群体,支持并行任务执行、动态拓扑与智能协调。适用于构建分布式 AI 系统与扩展复杂的开发工作流程。
生成与 IntelliJ coding-aider 插件兼容的结构化开发计划、检查清单及文件上下文。
VVM (Vibe Virtual Machine) 是一种代理程序语言,将 LLM 作为运行时。它可用于编排多代理工作流、管理状态并构建弹性 AI 流水线。
使用 Stable Baselines3 进行生产级强化学习。通过类 scikit-learn API 训练智能体、设计自定义环境、实现训练回调函数并优化工作流程。
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从网页中提取 WebGL/Canvas/Shader 视觉特效代码,反混淆后移植为独立原生 JS 项目。
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使用 Google Gemini 3 Pro 模型生成与编辑图像、图表和信息图表。支持文本转图像、风格转换及数据准确的视觉化创作。