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为 AI 代理提供持久的语义长期记忆。通过语义压缩,跨对话存储、查询并检索对话记录、决策与多模态上下文。
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通过 TDD 循环与自动化测试验证,安全地重构代码以提升结构与可维护性,同时确保功能行为不变。
掌握 REST 和 GraphQL API 设计原则,构建直观、可扩展且易于维护,并令开发者满意的 API。
专注于 Trigger.dev 背景任务与 AI 工作流的专家助手,协助开发、设计与优化高可靠性的异步 TypeScript 任务架构。
从业务背景识别并记录客户问题 (CP)。适用于开始需求工程或利益相关者仅描述解决方案而非问题时。这是 Problem-Based SRS 方法论的第 1 步。
基于 Qdrant 和 Ollama 的本地 RAG 语义记忆系统。适用于高效检索工作区文件、笔记、决策记录与用户偏好,提供精确的向量语义搜索。
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通过反向工程优质 GitHub 项目与开源方法论,建立高性能 AI 技能。
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