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Anthropic Claude 集成模式：流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择（Haiku/Sonnet/Opus）、提示词缓存及 AI 工程成本管理。

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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。

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读取 Obsidian 知识库或笔记库中特定笔记的全文内容。

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为构建 Claude API 生产级应用提供专家指导，涵盖 SDK 使用、提示词缓存、批量处理、流式传输、工具调用及成本优化策略。

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全面的文献引用管理工具：搜索 Google Scholar 与 PubMed，从 DOI、PMID 或 arXiv 提取元数据，验证引用准确性，并生成格式正确的 BibTeX 条目。

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验证客户反馈分析工具的 Excel 导出文件，确保 7 个视图工作表、36 个列以及专业的格式准确无误。保证面向客户交付产物的零错误标准。

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在开始解决方案前，定义核心客户问题、证据与成功假设，确保产品发现阶段的工作具备数据基础。

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分析并总结网络文章、新闻通讯及博客内容，自动生成结构化 Markdown 报告。适合内容整理、知识管理与研究分析。

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HealthSim 跨产品数据持久化、SSN 实体关联及 DuckDB 数据库操作的基础设施。

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使用 curl 从公开分享的 Google 文档中可靠地读取并提取内容，确保获取完整文件。

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使用高精度说话者分离技术转录 YouTube 视频与本地音视频文件，提供适合 AI 分析的结构化文本输出。

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结构化推理工具，用于复杂问题分解、分步分析、一致性验证以及带有置信度评分的证据合成。