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共找到 363 個技能

工程開發資料分析自動化
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upstash-vector-db-skills

Upstash Vector DB 設定、語意搜尋、命名空間與向量嵌入模型。專為在 Next.js 16 與 Vercel 專案中建構高效向量搜尋功能而設計。

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工程開發生產力
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unstuck

使用橫向思考角色與結構化重構技巧,突破程式開發中的瓶頸與停滯狀態。

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生產力工程開發自動化
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p9

P9 技術領隊模式:透過任務提示(六要素)管理 P8 代理團隊,無需親自撰寫程式碼。負責專案管理、任務拆解,並協調 3 個以上平行代理執行任務。

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工程開發自動化
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mcp-add

透過互動式或自動化命令列介面,輕鬆將 MCP (Model Context Protocol) 伺服器配置並加入至 Cursor、Claude、VS Code 等 AI 程式開發工具中。

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研究內容創作工程開發
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ai-writing-detection

全面的 AI 文本檢測框架。透過詞彙分析、結構模式、模型指紋與技術後設資料比對,精準辨識 AI 生成內容與寫作痕跡。

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工程開發生產力自動化
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serena-mcp

Serena MCP 語義代碼分析指南。Serena MCP 連接時自動啟用,優先使用專用工具進行符號搜索、引用追蹤及代碼記憶,以優化分析效率與準確性。

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工程開發
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rivetkit-client-javascript

RivetKit JavaScript 客戶端開發指南,支援瀏覽器、Node.js 與 Bun。涵蓋 Rivet Actor 連線管理、狀態同步、RPC 動作執行與事件訂閱。

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工程開發教育
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react-native-state

精通 React Native 狀態管理,涵蓋 Redux Toolkit、Zustand、TanStack Query 及 AsyncStorage 資料持久化。

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生產力自動化
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agentbudget

一個以代理為核心的零基預算信封管理 CLI 工具,支援使用 SQLite 或 Turso/libSQL 進行財務追蹤。

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工程開發自動化
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core-dev

lemline-core 開發指南。適用於無狀態 Serverless Workflow 引擎,涵蓋工作流執行、節點導航、狀態轉換、JQ 表達式評估、錯誤處理及並行分支邏輯。

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工程開發自動化
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MLOps Industrialization

一套將實驗性機器學習原型轉換為穩健、可發佈的 Python 套件之框架,採用 src 配置、混合架構與嚴謹的設定管理。

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研究生產力內容創作資料分析
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deep-research

一個系統化的多角度網頁研究代理。適用於深度調查、複雜問題查詢,以及在內容生成前作為強制性的研究步驟,確保獲得有據可查的高質量結果。

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