資料分析工程開發
data-visualization
使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 創建專業數據可視化。包含圖表選擇指南、設計原則、無障礙標準及出版級圖表的代碼模板。
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使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 創建專業數據可視化。包含圖表選擇指南、設計原則、無障礙標準及出版級圖表的代碼模板。
將 PRD、API 文件或需求規格拆解為驗收、聯調、測試與上線檢查清單。
診斷 dotCMS CI/CD GitHub Actions 故障,包括 PR 建置、合併隊列問題及每日測試報告。
用於質譜數據處理的 Python 工具包。支援質譜文件導入 (mzML, MGF, MSP)、元數據標準化、峰值過濾,以及代謝組學中的光譜相似度評分(餘弦、修正餘弦)計算。
自動化 GitHub Issue 分析、分類與解決方案規劃工具,完全整合規格驅動開發 (SDD) 工作流程。
spectre-build 的架構規劃與擴展,涵蓋 GUI、伺服器層、多模型支援以及工業級管線編排。
vibe-coding 工作流程的最終執行代理。根據 AGENTS.md 主計劃逐步構建 MVP,管理會話連續性,並通過測試驗證每個功能。
自動化多團隊程式碼庫改進代理,具備狹義(目標導向)、廣義(假設發散)及全面(品質掃描)三種模式。
管理 Neovim 設定、插件生態系統以及可重現的自訂建構。
用於生成符合出版要求的科學圖表、多面板佈局及期刊格式之元技能,支援 matplotlib、seaborn 及 plotly。
一個自主 AI 代理迴圈,可重複執行 Claude Code,根據結構化產品需求文件 (PRD) 自動完成功能開發。
將效能分析資料綜合為具體建議及有據可依的技術決策。