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撰写 NSF、NIH、DOE、DARPA 和台湾国科会 (NSTC) 的竞争性研究计划书。涵盖机构特定规范、预算规划、科学示意图生成及合规性审查。
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执行严谨的多阶段 Fagan 检查,以系统化方式解决持续存在、难以处理的程序错误与复杂的代码交互问题。
通过反向工程优质 GitHub 项目与开源方法论,建立高性能 AI 技能。
一套结构化的文件式待办事项追踪系统,用于管理技术债、协调代码审查工作流程,并直接在代码库内进行任务追踪。
一个 AI 驱动的测试运营平台与 MCP 服务器,提供自动化测试失败分析、根因匹配 (RCA) 及 CI/CD 流水线的智能测试编排。
通过先进的上下文压缩、结构化摘要与任务导向的状态管理,为长期运行的 AI 代理会话优化性能并降低 Token 使用量。
自动化 GitHub 问题分类,通过分析代码库验证技术主张,并针对无效问题提供专家级回应以进行关闭。
Python 网络分析与图论工具集。适用于建立图结构、分析网络关系、计算中心性与社区检测,并支持合成网络生成与可视化,广泛应用于各类科学研究领域。
通过苏格拉底式提问深入探讨信念、挖掘隐藏假设、检验证据,并在不说教的情况下达成深层理解的思考框架。
通过 REST API、git fetch 和直接 URL 访问来还原已删除或被强制推送 (force-push) 的 GitHub 提交内容、差异文件 (diffs) 和元数据工具。
管理 Google Search Console 索引状态:追踪索引进度、同步网站地图与 GSC 数据、处理延迟并透过 Markdown 报表管理索引状态与假阳性排除。
为初创公司打造的 AI 原生产品管理工具。具备自动化竞品研究、基于 WINNING 模型的缺口分析、PRD 文档生成,并集成 GitHub Issues 进行信号驱动的优先级规划。