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共找到 158 個技能

工程開發資料分析
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migrate-postgres-tables-to-hypertables

將標準 PostgreSQL 資料表遷移至 TimescaleDB 超表,並優化分區、分塊與壓縮策略,以提升時間序列數據效能。

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資料分析工程開發
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spark-optimization

優化 Apache Spark 作業,包含分區策略、記憶體管理、Shuffle 調整與數據傾斜處理,提升數據處理效能。

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工程開發自動化
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spectre-build 的架構規劃與擴展,涵蓋 GUI、伺服器層、多模型支援以及工業級管線編排。

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研究生產力自動化
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自動化流程,用於下載、拆分並深度解析學術 PDF。通過分批處理技術確保閱讀品質,避免因內容過長導致的脈絡遺失與上下文視窗崩潰。

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工程開發自動化
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durable-objects

建立、除錯並優化 Cloudflare Durable Objects。支援狀態協調、RPC、SQLite 儲存、WebSocket 處理器以及 Vitest 測試。

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工程開發資料分析自動化
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ReasoningBank with AgentDB

使用 AgentDB 的超快速向量後端實作 ReasoningBank 自適應學習。具備軌跡追蹤、判斷評估、記憶蒸餾與模式識別功能,適用於構建自我學習的自主智能體。

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工程開發
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testing-strategies

實作強大的軟體測試策略,涵蓋單元測試、整合測試與端對端 (E2E) 測試,並提供模擬框架 (Mocking)、TDD 模式與各類技術堆疊的最佳實踐,確保高品質且可靠的程式碼。

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生產力內容創作
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將單一龐大的筆記檔案重構為模組化、具備索引導航的結構,適合處理超過 1000 行的筆記以提升可讀性與組織性。

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工程開發生產力資料分析
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recursive-decomposition

透過將大型任務自動拆解為可管理的遞迴子任務,突破上下文視窗限制,提升對大型程式碼庫與文件集的推理準確度。

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工程開發自動化
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dynamodb

AWS DynamoDB 工程助手,專注於架構設計、查詢優化、單表模式與使用 Boto3 及 AWS CLI 的基礎設施管理。

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工程開發自動化生產力
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find-skills-combo

探索並推薦代理技能組合以完成複雜的多面向任務,提供「最大品質」與「最小依賴」兩種推薦策略。

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工程開發資料分析
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專業資料庫設計與存取模式:涵蓋架構設計、索引策略、查詢優化、儲存庫模式以及 SQL 與 NoSQL 資料庫的事務處理。

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