研究工程開發自動化
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自動化 LaTeX 編譯、錯誤診斷與 PDF 驗證流程,專為學術論文投稿設計。
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自動化 LaTeX 編譯、錯誤診斷與 PDF 驗證流程,專為學術論文投稿設計。
Java 開發技能,運用 SOLID 原則、實用抽象化與自我說明程式碼實踐,撰寫乾淨且易於維護的應用程式。
Nia 研究代理:用於索引與搜尋遠端程式碼庫、文件及套件。透過優先採用完整原始碼索引取代網頁抓取,有效提升 AI 上下文精確度並減少幻覺。
分析 Markdown 文件以確保符合預先定義的 AI Token 預算,並優化內容以利於 AI 高效攝取。
使用平行子代理執行 Semgrep 原始碼靜態分析,支援多語言偵測與 Pro 版本跨檔案汙染分析。
代碼庫自動化優化循環。根據特定目標與機械指標,自動修改、測量並迭代代碼以提升效能。
AI 優化專案追蹤系統,利用 YAML 與 Markdown 混合格式,實現高效率的專案編排、階段管理與自動化任務委派,大幅降低 Token 消耗。
監控 Claude Code、Codex 和基於 MCP 的開發環境的 Runwall 安全狀態、已啟用的防護措施及近期稽核記錄。
實作 shadcn/ui 元件:包含安裝、Vite/TanStack Router 設定、CLI 指令管理及 Tailwind CSS 整合。
結構化平行腦力激盪代理,專注於概念發想與擴展。透過多代理視角將模糊想法轉化為實用願景。僅限發想,不用於任務規劃。
為 AI 代理設計的自動化記憶管理中間件,透過「查-回-存」閉環實現跨對話的長期記憶維持與上下文自動管理。
一套用於建立、迭代與管理可重複使用工作流程的框架,結合結構化文件與自訂 Python 自動化工具。