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透過 WaveSpeed AI 使用 Google Nano Banana 2 模型進行圖像生成與編輯。支援文生圖、自然語言修圖、多圖合成、4K 解析度及多種比例。
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一套管理 LLM 專案生命週期的框架,涵蓋評估任務模型契合度、架構設計、結構化輸出解析及代理輔助開發流程。
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。
使用 AI 自動化技術,將 CSV 或 JSON 資料轉換為適合學術出版的高品質統計圖表。
自動化研究資源準備工作,包括載入實例、搜尋 GitHub 程式碼庫、建立資料集描述以及下載 arXiv 論文。
進階 AI 代理工作流編排,支援多模型路由、Codex 沙盒迭代、平行 swarm 執行及複雜管線中的持久化記憶體功能。
從您的代碼庫和技術規範中生成全面的 API 參考、用戶手冊和系統架構文檔。
整合 CI/CD 管線全流程的品質工程,涵蓋從提交階段的單元測試、左移測試策略,到生產環境的合成監控與合規性品質閘門。
自動從 Rust 工具架構生成 TypeScript 型別定義,確保 MCP 專案中伺服器與客戶端之間的端到端型別安全。
透過 SSE 協定直接連接 RagCode MCP,無需繁瑣的設定檔或二進位檔案依賴。
統一的 LLM 函式呼叫與工具使用 API,支援 OpenAI、Anthropic、Google 與 Ollama,提供標準化的 JSON Schema 定義與執行流程。
透過協調多個專業 AI 代理來執行複雜工作流,實現多角度代碼分析、功能開發與系統級審查的自動化編排。