資料分析生產力工程開發
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分析與稽核 Excel 試算表,以釐清邏輯、識別公式錯誤、偵測風險,並為遺留或未知的檔案產生文件說明。
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分析與稽核 Excel 試算表,以釐清邏輯、識別公式錯誤、偵測風險,並為遺留或未知的檔案產生文件說明。
更新 context-mode 至最新版本,重建資源,重新安裝全域 NPM 依賴項,並刷新 Hook 配置。
端到端自動化研究代理:從想法生成、文獻綜述到實驗執行、對抗式審查循環與論文撰寫。
為 React 19 專案提供的生產級開發環境配置,包含 Vite、TypeScript、Biome 及 Vitest,提供嚴格的類型檢查、程式碼規範、格式化與測試基礎設施。
自動化 Moonwell 協議治理提案生命週期,從建立、驗證到部署與測試。
強制執行測試驅動開發 (TDD),要求在撰寫程式碼前先編寫失敗測試,確保程式碼可靠性並防止過早工程化。
一套發布前檢查清單系統,用於在標記版本前驗證建置路徑、測試和 CI 狀態,防止部署失敗和重複標記。
分析程式碼庫以產生層次分明的說明文件、入職指南與架構對應,協助團隊高效理解並記錄專案。
kagent 專家指南:用於構建、部署和管理 AI Agent、MCP 工具及 A2A 協議的 Kubernetes 原生框架。
進行徹底的依賴項審計,識別冗餘代碼、未使用的功能和不當的使用模式。透過充分利用現有依賴項而非重新發明輪子,確保專案的模組化與代碼整潔。
透過先進的上下文壓縮、結構化摘要與任務導向的狀態管理,為長期運行的 AI 代理會話優化效能並降低 Token 使用量。
使用 validate_skills.py 驗證 Skills、Agents 與 Commands 的語法,記錄錯誤並管理代理開發的自動化質量控制流程。