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为 Julia 代理系统设计与实现高质量工具架构与描述的专家指引，确保工具执行可靠性并减少模型幻觉。

scikit-learn

使用 scikit-learn 进行经典机器学习。适用于分类、回归、聚类、降维、数据预处理、模型评估，以及构建 Python 机器学习流程。

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将 MoonBit 代码重构为惯用语法：精简公开 API、转换为方法、使用模式匹配与视图，并确保测试覆盖率，提升 MoonBit 项目的可维护性。

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标准化 NixOS 模块模式，用于系统配置、包管理与 home-manager 设置。

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引导式统计分析，包含测试选择、假设检验、功效分析及 APA 格式报告，适用于学术与实验研究。

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Next.js Server Actions 专家技能，涵盖 App Router 中的表单处理、数据变更、重新验证以及乐观 UI 更新。

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使用 HexDI 原则设计模块化 TypeScript 库：实现编译时依赖验证、功能优先组织与清晰的 API 边界。

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通过语言服务器 (LSP) 进行精确的语义代码分析。支持 Python, Rust, Go, TypeScript/JS 和 Java，提供定义跳转、引用查询、实现查找、文件大纲与全项目重构功能。

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管理 Vibesafe 单元，通过加密哈希检查点，对 AI 生成的代码进行扫描、编译、测试与验证，确保生产环境的稳定性。

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标准化代码文档：自动化编写 README、API 参考文件、JSDoc/TSDoc 与架构决策记录 (ADRs)，以维持清晰且专业的技术指南。

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为事件溯源系统构建读取模型与投影，适用于 CQRS、物化视图及查询性能优化。

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一套完整的 Claude Code 配置工具集，包含经实战验证的代理、技能、钩子与软件开发自动化工作流。