数据分析工程开发
data-visualization
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。
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构建高转化率的问卷与评估漏斗,通过互动式评估获取高质量潜在客户,并自动化跟进流程。
专业代码审查代理,针对安全性、性能优化、代码质量与可维护性标准进行多维分析。
Claude Code 代理程序的标准化技能,用于通过 Claudish CLI 动态查询 OpenRouter 模型建议与元数据。
通过 S.E.E.D. 利基检查、STREAM 6 层分析与恶魔律师反向思维,进行端到端的创业构想验证并生成产品需求文档 (PRD)。
YouTube 直播聊天室自动化审核原型,运用模式识别检测垃圾信息、有害内容与流量限制,专为部署前测试代理性能而设计。
将气象与环境变量分类为驱动因素类别,以进行一致的归因分析与环境建模。
实现强大的服务器端与客户端输入验证,运用清理与白名单机制,预防注入攻击并确保数据完整性。
分析 GitHub 仓库的结构、文档、依赖关系及贡献者模式,以进行代码库健康检查与开发洞察。
全面的多维度代码审查技能,针对正确性、安全性、性能、设计和可访问性提供优先排序的可操作反馈。
实现专业的 TDD 工作流程,包含 80% 以上覆盖率要求、自动化测试策略,以及强制执行 AAA 模式以确保代码的高质量与稳定性。