工程开发自动化
MLOps Industrialization
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。
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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。
在软件功能开发过程中,验证跨工件(规格、计划、任务)一致性并检测破坏性变更(API、数据库、UI)。
引导新贡献者设置 Chops 开发环境,包含必备项目检查、通过 xcodegen 生成项目,以及架构导览。
提供 Linux 环境的全面网络配置、连接诊断与系统信息,包含网络接口、IP 地址、DNS 及活跃端口监控。
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智能战略规划与需求收集,支持多视角共识循环与结构化审议。
部署并管理 Railway 数据库服务(Postgres、Redis、MySQL、MongoDB),并提供自动化配置与环境变量连接。
FFUF 网络模糊测试专家指南,协助自动化发现隐藏目录、文件、参数及测试渗透测试中的漏洞。
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GitHub 工作流程助理,整合 git 与 gh CLI 工具,用于管理仓库、分支、PR 及问题。