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工程开发生产力自动化
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通过 OpenAI Codex 和 Google Gemini 获取架构、代码审查与调试的专家观点,并透明化展示所有 AI 推论与建议。

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工程开发自动化生产力
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自动化 PR 审查与修复循环。通过调度子代理程序进行代码、CI 状态与评论分析,并循环执行修复直到 PR 达到通过标准。

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生产力工程开发自动化
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通过系统化的对话与评分机制厘清模糊的需求,确保在开发前产出高质量且可执行的产品需求文件 (PRD)。

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工程开发内容创作
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编写、构建与维护技术文档,涵盖 README、API 文档、操作手册与架构规范,协助团队保持一致性与信息同步。

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工程开发生产力自动化
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设计与构建高质量 AI Agent Skills 的专家顾问。通过发现、架构与制作阶段的结构化引导,确保您建立的技能具备高度一致性、可组合性与执行效能。

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工程开发研究数据分析
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fluidsim

高性能计算流体力学 (CFD) 模拟框架,支持 Navier-Stokes、浅水方程和层流,利用伪谱法与 MPI 并行运算。

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工程开发
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debug

LobeHub 的 debug 套件实现指南。提供标准化日志模式、命名空间规范,以及浏览器、Node.js 与 Electron 环境的配置方式。

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研究数据分析工程开发
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matchms

用于质谱数据处理的 Python 工具包。支持质谱文件导入 (mzML, MGF, MSP)、元数据标准化、峰值过滤,以及代谢组学中的光谱相似度评分(余弦、修正余弦)计算。

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工程开发
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实现强大的软件测试策略,涵盖单元测试、集成测试与端到端 (E2E) 测试,并提供模拟框架 (Mocking)、TDD 模式与各类技术堆栈的最佳实践,确保高质量且可靠的代码。

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工程开发自动化
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Python Code Review with Modern Typing

强制执行严格的 Python 3.12+ 类型安全与现代化注解标准,以确保代码库的高质量与可维护性。

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工程开发自动化
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针对 Go CLI 应用程序的专家级自动化代码审查,涵盖 Cobra/urfave 模式、安全性、性能、Go 惯用语法及完善的错误处理。

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数据分析研究自动化
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基于 scverse 最佳实践的自动化单细胞 RNA-seq 质量控制工具。支持 .h5ad 与 .h5 格式,提供 MAD 离群值检测、细胞过滤及统计可视化分析。

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