資料分析工程開發自動化
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為 pandas/polars/PySpark 生成數據清洗管道,處理缺失值、重複項、異常值、類型轉換及數據驗證。
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一套基於 GTD 方法論的個人生活操作系統,整合 Todoist 任務管理、Logseq 生活追蹤與 AI 數據分析,實現高效的時間與習慣管理。
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一個用於 Obsidian 知識庫的內容管理代理,可識別草稿筆記、偵測重複內容、更新過時資訊,並提升文件品質,支援繁體中文與英文內容。
根據自然語言描述生成優化後的 SQL 查詢。支援 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 與 Snowflake 等多種資料庫方言。分析資料庫架構、解讀業務需求,並輸出包含詳細說明的可執行查詢。
使用 openpyxl 與 pandas 建立和編輯 Excel 試算表,包含專業格式、公式與財務建模標準。
全面的 SAP 系統 ABAP 開發支援,涵蓋傳統 ABAP、ABAP Cloud、CDS 視圖、RAP、EML 以及現代語法模式。
為複雜軟體專案建立強健、可擴展且易於維護的技術實作計畫。
為 GA4 與 GSC 分析數據提供提取、緩存與處理的最佳實踐模式,並整合 MCP 伺服器操作。
將 Markdown 格式的產品需求文件 (PRD) 轉換為 Ralph 自主 AI 代理系統所需的 prd.json 結構,以實現可重複且具備上下文意識的軟體開發。
透過靜態與動態分析檢測密碼學程式碼中的時間側通道漏洞,支援多種程式語言。