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透過 ReasoningBank 實現代理程式的自適應學習,進行模式識別、策略優化與持續改進。
執行結構化的五階段程式碼審查,涵蓋需求合規性、正確性、程式碼品質、測試與安全性。提供分類後的具體改進建議(嚴重/主要/次要/微調)。
使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型,執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷,並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。
Python 統計建模與計量經濟學函式庫。執行 OLS、GLM、混合模型、ARIMA、診斷與推論,適用於嚴謹的科學分析。
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。
使用 pygount 分析程式碼庫統計資料:程式碼行數 (LOC)、語言分佈及程式碼與註解比例。
方法驅動的規劃工作流程,使用 zen-mcp 工具將任務分解為結構化的 plan.md 文件,並根據用戶的明確度與自動化需求進行適應性調整。
一套用於測量、審核和除錯網頁效能指標(包含核心網站指標、載入速度與互動延遲)的綜合工具組,可直接於 Chrome 開發者工具中使用。
使用視覺化圖表、生活比喻、逐步導覽與常見陷阱來解釋程式碼。
一套完整的財務建模工具,用於投資分析,包含 DCF 折現現金流、敏感度分析、蒙地卡羅模擬及情境規劃功能。
根據四大權威標準(NNg 10 啟發式評估、UX 法則、Apple HIG、WCAG)分析 UI/UX 品質,為移動端及網頁組件提供基於證據的設計與無障礙優化建議。