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证据优先的文献收集工具,专为自动化研究管线设计。将论文池扩充至 1200 篇以上,具备元数据规范化、来源追溯及多路径导入功能。
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通过递归分块、子查询与聚合结果处理超过 1,000 万 token 的大型文件和代码库,突破 LLM 上下文窗口限制。
撰写并格式化科学论文。支持 IMRAD 结构、常见引用格式(APA, AMA, Vancouver)及标准报告规范(CONSORT, STROBE, PRISMA)。
从代码 (FastAPI, NestJS) 或设计优先模式生成 OpenAPI 3.0/3.1 规范。支持客户端 SDK 生成、模拟服务器设置以及 Swagger/ReDoc/Stoplight 文档工作流。
对知识库文档进行深度结构分析、关键信息提取及质量评估的智能助手。
使用标准的“As a/I want/So that”框架编写结构良好的用户故事,并包含清晰的验收标准,以确保敏捷团队的一致性。
包含 React 19 与 TypeScript 的生产级开发模式,涵盖 Hooks、状态管理、TanStack Query、Zod 表单验证及性能优化工作流程。
自动化记录已解决的技术问题,利用 YAML 前言、分类目录与结构化知识库,专为 JUCE 插件开发所设计。
根据现有的价值主张,为营销、销售与入职流程生成量身打造的价值主张说明。
分析 Markdown 文件以确保符合预定义的 AI Token 预算,并优化内容以利于 AI 高效摄取。
发现并安装代理技能以扩展 DeerFlow 功能。使用此技能搜索适用于编码、测试、部署等任务的工具、工作流程或专业知识。
进阶多语言调试支持,包含堆栈追踪分析、运行时错误分类,以及针对容器与分布式系统的自动化诊断工具。