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生成与 IntelliJ coding-aider 插件兼容的结构化开发计划、检查清单及文件上下文。
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使用 PyMC 进行贝叶斯建模与概率编程。构建分层模型,执行 MCMC 采样 (NUTS) 与变分推断,并透过 LOO/WAIC 进行严谨的模型比较与后验检查。
提供创建 agents.md 文件的标准化模板与指南,为 AI 编程助手提供项目专属的背景上下文。
使用 TruLens 对 LLM 应用程序进行检测、评估与监控的系统化工作流程,支持 LangChain、LangGraph 与 LlamaIndex 等框架。
Lovable 风格 AI 开发工作流程控制器。通过调度专门的子代理,即时生成优质、多页面且具备动画效果的应用程序。无需冗长提示,直接启动开发。
使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 创建专业数据可视化。包含图表选择指南、设计原则、无障碍标准及出版级图表的代码模板。
一套全面的警句与名言管理系统,用于主题内容丰富化、研究与简报策划。
一套将实验性机器学习原型转换为稳健、可发布 Python 软件包的框架,采用 src 布局、混合架构与严谨的配置管理。
一套基于 GTD 方法论的个人生活操作系统,整合 Todoist 任务管理、Logseq 生活追踪与 AI 数据分析,实现高效的时间与习惯管理。
一套专业工具集,用于在 Claude Code 环境中审核、评估、切分文档及构建生产级 RAG 管线。
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。
基于 Model Context Protocol 的 AI 浏览器自动化服务器,支持网页交互、数据提取与深度研究。