工程开发数据分析自动化
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世界级资深数据工程技能,用于构建可扩展的数据管道、ETL/ELT 系统及现代化数据基础设施,精通 Python、Spark、dbt 与 Kafka。
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世界级资深数据工程技能,用于构建可扩展的数据管道、ETL/ELT 系统及现代化数据基础设施,精通 Python、Spark、dbt 与 Kafka。
用于设计代理工具的专业框架,优化工具描述、执行基于合约的 API,并实施架构精简以提高 AI 代理工具选择的准确性。
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编写结构良好的用户故事和需求文档,遵循 INVEST 准则。
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一个 AI 驱动的框架,用于从零开始打造独特且真实的个人作品集网站。引导 AI 代理完成研究、设计与实施,构建具备个人特色的专业网站。
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为 AI 代理设计的结构化任务规划框架,将复杂功能、重构与错误修复分解为可操作、可验证的步骤。
强制执行高质量 Java 17+ 编码标准、Spring Boot 惯例以及可维护的项目架构。
为 Wheels 模型、控制器及集成测试生成 TestBox BDD 测试规范。支持验证、关联及工作流程测试。
提供 GA4 和 GSC 分析数据提取、缓存及处理的最佳实践模式,支持 MCP 服务器集成。
在 Cursor IDE 环境中整合与管理自定义模型上下文协议 (MCP) 服务器的操作指南。