工程開發資料分析自動化
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系統性效能工程:基準測試、效能分析、瓶頸診斷,以及基於實證的應用程式最佳化指導。
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系統性效能工程:基準測試、效能分析、瓶頸診斷,以及基於實證的應用程式最佳化指導。
維護結構化的 DEBUG_LOG.md 以記錄程式錯誤、除錯過程與解決方案,確保專案穩定性並累積技術知識。
用於檢測光度曲線中凌日系外行星與食雙星的 BLS 週期圖工具。基於 astropy 的週期、持續時間與深度分析實現。
透過 AI 主動聆聽框架,從模糊的需求中提取真義,定義商業價值與專案範疇,提升開發效率。
透過 KV 快取、觀察遮罩、基於摘要的壓縮與內容分割技術,優化代理程式的上下文窗口,以降低成本並減少延遲。
透過管理插件來自我修改 Milady 代理。編輯程式碼、重建並重新啟動運行環境,以開發新功能或本地優化代理工作流程。
透過 CLI 管理 Higress AI Gateway 的自動模型路由。根據請求內容設定觸發規則,實現智慧模型選擇。
優化 Prisma Client 連線池設定,適用於生產資料庫、無伺服器環境及高併發架構,以防止連線耗盡與效能瓶頸。
Anthropic Claude 整合模式:串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇(Haiku/Sonnet/Opus)、提示詞快取及 AI 工程成本管理。
為 Python、Node.js 與 Java 應用程式提供基於執行軌跡與 MCP 工具的實證除錯解決方案。
實作生產級 AI 代理。包含 LangGraph、工具調用護欄、SSE 串流、情節記憶與 pgvector。提供反模式分析與修正代碼。
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