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證據優先的文獻收集工具,專為自動化研究管線設計。將論文池擴充至 1200 篇以上,具備元數據正規化、來源追溯及多路徑匯入功能。
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移除 AI 生成的寫作模式,為文字注入自然的人文氣息。修復機械化的措辭、AI 慣用詞彙過度使用以及單調的結構,讓內容讀起來更真實自然。
全端軟體開發生命週期 (SDLC) 代理工作流程,使用 MCP 工具管理從需求導入、規劃到自動化測試、CI/CD 與基礎設施部署的完整生產週期。
建立一致的視覺系統,包含設計代幣、模組化排版系統、8點間距網格及無障礙色彩規範,以提升 UI 開發的一致性。
使用 FastMCP 框架建構與管理 MCP 伺服器。提供工具開發、資源配置、Prompt 設計、Claude Desktop 整合及 Python/TypeScript 部署指南。
為核心研究集中的論文產生結構化、機器可讀的筆記,以實現可靠的文獻綜述與證據導向的寫作。
根據 PyTorch 慣例與 Sphinx 格式,自動生成或更新函數與方法的 docstring 文件說明。
結構化、模板驅動的端到端功能開發工作流,包含編碼、自動化測試、驗證及基於會話的持續改進。
進階提示詞改寫與優化服務。分析提示詞的清晰度、具體性與結構,提供可執行的優化建議、多種變體選項,並教授提示工程的最佳實踐。
自動化生成 Spring Boot REST 控制器的 .http 請求檔案,簡化 API 文件編寫與測試流程。
一個基於 LLM 的 NetHack 代理框架,透過在安全沙盒中動態合成 Python 程式碼,利用高階 API 執行複雜的地牢探索與遊戲操作。
分析 AppWorld 任務失敗原因,提取具體的 API 模式並生成帶有實作程式碼範例的可執行劇本要點。