工程開發內容創作
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根據實際工程經驗撰寫清晰、專業的技術文檔、部落格文章與教學指南,優先考慮價值傳遞與可執行的見解。
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分析 Markdown 文件以確保符合預先定義的 AI Token 預算,並優化內容以利於 AI 高效攝取。
掌握先進的提示工程技術,以最大化生產環境中大型語言模型(LLM)的性能、可靠性和可控性。
架構多代理系統以突破上下文限制,運用監督者、群體與分層模型等模式來管理複雜工作流程。
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。
高中國文學測解題助手,採用上下文工程(Context Engineering)與檢索增強生成架構,提供高準確度、具可解釋性的國學解題服務。
執行網路協定逆向工程,包含封包擷取、流量分析、協定解析及自訂格式文件化。
將 Confluence PRD 轉換為結構化的本地 Markdown 文件,以供 spec-kit specify 工作流使用,實現從產品經理到開發人員的無縫交付。
使用平行編譯期依賴注入加速 Go 應用程式啟動。優化緩慢服務、替換 google/wire,並透過 kessoku 管理非同步依賴。
開發與維護 PWAFire 工具庫:編寫 PWA API 模組、處理功能檢測、管理測試,並遵循嚴格的同步/非同步模式與錯誤處理規範貢獻程式碼。
一套用於上下文工程、多代理架構及生產級代理系統優化的結構化代理技能集。
自動化 CI/CD 事故響應與 GitHub Actions 管道失敗分析。提供安全的修復建議,並協助解決構建與測試錯誤。