研究資料分析教育
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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)。
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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。
撰寫、執行並優化 SQL 查詢,涵蓋從簡單查詢到複雜的多表連接、聚合與子查詢,適用於資料擷取與報表生成。
學術文獻自動檢索與結構化總結工作流,支援多管道定時推送,適用於各類研究主題追蹤。
重置 .otto/ 目錄中的工作流程組件。可安全移除任務、規格與瀏覽器工作階段,讓開發流程重新開始。
使用 LlamaExtract 實作從 PDF、DOCX 與 PPTX 等非結構化檔案中擷取結構化資料的解決方案,並透過 Pydantic 定義資料架構。
使用 CLI 工具管理與自動化您的 Obsidian 知識庫,直接搜尋、建立、移動與重構 Markdown 筆記。
專為 AI Agent 設計的網頁閱讀與搜索工具,透過 Jina AI Reader API 將網頁轉換為適合 LLM 閱讀的 Markdown、文字或 HTML 格式。
使用自動化子代理程式抓取並彙整最新的 Posit 新聞、部落格文章、Podcast、影片內容與活動公告。
自動化將舊版單檔案任務遷移至結構化資料夾系統的工具,以提升專案組織效率。
從文檔(PDF、MD、TEX、TXT)中提取數學定義、定理、證明等內容,並進行AI驅動的清洗與格式轉換。
驗證客戶回饋分析工具的 Excel 匯出檔,確保 7 個檢視頁面、36 個欄位及專業格式正確無誤。保證客戶交付產物的零錯誤標準。