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通过 DeepWiki 和 MCP 搜索并检索超过 300 个热门 GitHub 仓库的 AI 生成文档、架构指南与 API 参考资料。

context-detection

系统化的项目技术栈检测、框架特定技能自动加载，以及针对 React + Go 等全栈项目的多技术栈分析。

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操作 btca CLI 进行源代码优先的研究。管理 Git、本地目录与 npm 资源，确保 AI 的回答基于实际代码库而非过时的文档。

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将会议逐字稿转化为结构化的笔记，包含关键决策、重点总结、行动项目及待解决问题。

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使用 AI 提取元数据自动重命名学术 PDF 文件的命令行工具，支持 Claude、OpenAI、Gemini 和 Ollama 等多种 AI 模型。

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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。

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集成式 Tavily AI Python CLI 工具，支持网页搜索、内容提取、网站爬虫、结构映射以及自动化深度研究报告。

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专业文档架构的标准与模式，涵盖内容层级、易读页面设计、导航策略及 AI 技术写作质量检查清单。

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为平台变更建立结构化规范，包含 GitHub Issue、SDD 模板，并针对基础设施与安全性变更进行自动化类型推论。

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为核心研究集中的论文生成结构化、机器可读的笔记，以实现可靠的文献综述与证据导向的写作。

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自动检索 PubMed 科学文献并生成生物医学研究的通俗易懂摘要。

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为 Python 代码提供 6 阶段只读分析的工作流程，根据项目类型（从 POC 到开源）检测设计原则违规、代码异味并建议现代化改善方案。