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一种结构化的决策工具,应用 RICE、MoSCoW、Kano 和价值与努力等框架,通过数据驱动的客观性来确定软件功能、产品路线图项目以及开发与否的决策优先级。
捕获完整的被调试程序状态快照,包括所有已提交的内存区域与处理器寄存器,用于离线分析与取证调查。
列出指定路径下的文件与目录内容,用于探索项目结构、定位特定文件并验证文件夹内容。
自动套用 Python 代码质量修正,包含自动格式化 (Black, isort)、Linting (Ruff 自动修正) 以及解决格式化工具冲突,确保代码质量。
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指导代理人记忆系统的实现,比较主流框架(Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee),并设计用于跨会话知识保留的持久化架构。
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情境工程基础指南:为 AI 代理优化 Token 预算、注意力机制及系统架构。
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