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statsmodels

Python 统计建模与计量经济学函数库。执行 OLS、GLM、混合模型、ARIMA、诊断与推论，适用于严谨的科学分析。

rag-engineer

架构与优化生产级别的 RAG 系统。精通嵌入模型、向量数据库、分块策略及检索管线，提升 LLM 应用的精确度。

mermaid-diagram-generator

生成、验证并优化 Mermaid 图表（如流程图、时序图、ERD 等），协助可视化软件系统架构与业务工作流程。

data-viz-plots

使用 matplotlib 和 seaborn 建立可发表等级的图表与可视化，并可在任何 LLM 环境下本地运行。

batch-coordinator

验证并协调批次学习指南操作，通过强制执行模板兼容性、文件可用性及仅限来源政策，在代理程序执行前防止错误。

context-degradation

诊断、隔离并缓解 LLM 上下文故障（如中间丢失、中毒、干扰及冲突），提升 AI 代理的执行可靠性。

dynamic

专为 bkend.ai BaaS 设计的全栈开发代理。自动化项目初始化、身份验证、数据库配置及 Next.js 应用程序 API 集成。

marketing-psychology

将行为科学、心智模型和心理学原理应用于营销策略、文案撰写与决策分析。

iterate

代码库自动化优化循环。根据特定目标与机械指标，自动修改、测量并迭代代码以提升效能。

context-fundamentals

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。

shadcn-vite-iconify-landing-page

使用 React、Vite、TypeScript、Tailwind 和 shadcn/ui 构建、审核并迭代高转化率着陆页。专注于转换率优化 (CRO)、首屏结构以及使用 Iconify 图标的高质量界面设计。

prompt-optimizer

通过成熟的提示工程原则，将模糊或结构不良的指令转换为优化且高效的 AI 模型提示，提升执行质量与准确性。