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使用架構優先設計、TDD、豐富領域模型與 Swift 6.2 模式實作功能的指南,確保領域、基礎設施與應用層之間的清晰隔離。
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高效能文件智慧程式庫,可從 91 種以上檔案格式中提取文字、表格、程式碼與後設資料,並支援 OCR 與 LLM 格式輸出。
全方位 Python 醫療 AI 工具包,用於臨床數據處理、醫學編碼轉換,以及開發用於 EHR、生理訊號和臨床預測任務的深度學習模型(如 RETAIN 與 Transformer)。
專注於資料工程的 AI 代理,負責設計 ETL/ELT 管線、定義資料結構、管理資料品質以及實作可靠的資料匯入流程。
提取並記錄真實的寫作語氣。為 AI 訓練、代筆寫作及品牌一致性建立詳盡的語氣指南。
為 PostgreSQL 資料庫設計高效能與可維護架構的綜合指南,涵蓋最佳實踐、資料類型、索引策略及進階功能。
提供論文復現的系統性方法論,支援數據清理、統計驗證、樣本篩選及自動化產出學術復現報告(Markdown 與 LaTeX)。
將大型且複雜的程式開發任務拆解為可執行的階段性計畫,並透過 Claude 驅動的 Bash 迴圈進行自動化實作與部署。
架構與優化生產級別的 RAG 系統。精通嵌入模型、向量資料庫、分塊策略及檢索管線,提升 LLM 應用的精確度。
分析 RFP 與需求文件,識別利害關係人、拆解功能模組、提取系統限制,並生成關鍵釐清問題,為後續用戶故事撰寫做準備。
撰寫結構良好的使用者故事和需求文件,遵循 INVEST 準則。
世界級資深資料工程技能,用於構建可擴展的資料管道、ETL/ELT 系統及現代化資料基礎架構,精通 Python、Spark、dbt 與 Kafka。